人工智能 (AI) 正在革新医药价值链，从药物发现到监管申报，其潜在应用将改变并改善患者的生活。人工智能在研发领域的应用显著增长，科学家们利用人工智能和机器学习算法加速了各个治疗领域潜在药物的发现。其他应用实例包括个性化医疗、临床试验优化和预测分析，人工智能可以通过创新改善患者疗效，从而助力行业转型。此外，人工智能在供应链、运营、制造等各个业务领域都有着广泛的应用，未来几年有望为行业带来巨大发展。然而，随着人工智能在工作中快速应用，我们也迫切需要负责任且合乎伦理地使用人工智能。作为一个高度监管的行业，负责任地使用人工智能是所有组织必须践行的准则。
各组织都热衷于构建稳健的人工智能治理框架，为此，他们会组建企业治理团队，专注于人工智能项目的端到端治理，并实施数据治理政策以确保数据质量。该团队将与业务利益相关者合作，为员工制定清晰的人工智能开发、部署和监控指南。他们将启动必要的风险评估流程，以识别任何人工智能解决方案的潜在风险，并制定相应的缓解策略。风险评估有助于提高决策过程的公平性和透明度。处理偏差至关重要，需要对数据进行验证，定期审计有助于解决和预防任何潜在的偏差。判别模型（一种机器学习模型）可以帮助检测数据中的偏差。它们已在生物制药行业的实际应用中得到应用。
尽管人工智能在该行业拥有多种应用和优势，但也面临着重大的伦理和合规挑战。如果人工智能驱动的决策危及患者安全，该怎么办？一旦出现不良后果，谁应承担责任？这些问题提醒我们，在任何人工智能应用中，都必须坚持人工监督。另一方面，各机构必须遵守当地法律法规，例如美国食品药品监督管理局（FDA）和其他国家监管机构制定的法规。
数据隐私和安全是整体治理战略的关键组成部分，其中患者数据的保护符合《通用数据保护条例》(GDPR) 和《健康保险流通与责任法案》(HIPAA) 等数据保护法规。此外，还有多项与人工智能法案相关的举措正在推进中，全球范围内也已成立专家委员会，旨在提高人工智能生命周期的整体效率。
企业需要提升员工的人工智能素养，让他们学习人工智能基础知识，并提高对人工智能开发和部署标准及政策的认识。这可以通过多种途径实现，例如开展定制化学习项目、建立倡导者网络以及熟悉人工智能行业的案例研究。定期开展员工意识提升培训有助于企业弥补知识差距，保持竞争力，满足行业需求。企业的成功取决于员工能否从对人工智能的恐惧转变为勇于创新，并积极参与到这场变革之旅中。