罗克韦尔自动化公司EMEA生命科学产业经理比利·西克(Billy Sisk)报告说，尽管近几十年来医学科学取得了巨大的进步，但我们仍有很多关于人体的东西有待发现
因此，生命科学产业的使命是不断探索下一个前沿，扩大我们的集体认识。对传染病的应对只是其中一个方面;然而，它在改善全球健康和预期寿命方面是一个非常重要的领域。
急性病和慢性病的典型区别在于紧迫感。当一种新的疾病株被发现时，其病毒性质——加上现代社会的相互联系——可以迅速导致需要治疗的病例呈指数级增长。这给政府和卫生保健基础设施带来了巨大压力，因为必须采取行动限制传播并进行治疗，以恢复正常的社会和经济生活。
生命科学组织在这方面可以发挥重要作用，通过使用人工智能(AI)和其他先进的分析技术，可以帮助迅速加快此类治疗方法的开发和传播。
传染病带来的紧迫感本身就可以加快研制疫苗的进程。立即采取行动的需要团结并激励了一系列机构——从研究人员和临床医生到监管机构和制造商——以寻求尽快将有效的治疗方法交到卫生保健专业人员手中。
即使这些团队孜孜不倦地工作，并有坚定的重点，端到端过程仍可能需要数年时间。在一种治疗方法准备投入市场之前，还有几个阶段。这些包括
这些步骤中的每一个都是至关重要的，以确保生产的疫苗是有效和安全的，任何副作用都得到适当的了解，并且可以在一致的基础上大规模生产，直到疾病威胁被充分减少。
从历史上看，每个阶段所涉及的复杂性、监管和成本减缓了对新出现的卫生问题的反应。现在，由于人工智能相关技术的进步，我们有机会迅速加速这一过程，通过这一过程，我们可以将治疗方法部署到现场。
尽管在处理疫苗开发这样复杂的问题时，我们永远不可能期望一夜之间取得成功，但我们可以采取行动，消除可能阻碍进展的一些限制和瓶颈。
在自动化数据分析和改进发现阶段每个步骤的可视化方面取得的进展可以解决这些低效率问题，有助于加快疫苗开发进程并简化操作以扩大生产。
以下是人工智能在每个阶段可以扮演的一些角色:
探索/临床前:药物发现的最初阶段通常涉及筛选过程，根据先前的研究和治疗来缩小候选疫苗的范围。研究人员可以使用人工智能来处理庞大的数字数据库(例如分析数千种药物化合物的性质)，其精度明显高于人工处理，从而找到潜在的候选治疗方法。
人工智能还可以在这些阶段用于基于复杂人类数据的DNA测序，使临床医生能够进行基因匹配和免疫反应测试。
临床开发和试验:一旦确定了合适的化合物，就可以进行现场测试。根据年龄和既往病史等因素，不同的患者对治疗的反应不同。因此，测试需要足够全面，以包括患者可能对治疗反应不良的边缘病例。
通过训练深度学习算法，研究人员可以以以前无法想象的规模进行这些测试，甚至在实际使用候选疫苗对患者进行测试之前。
这些算法可用于识别和采样抗体，以对抗传染病，速度和成本都有显著提高。
然后，可以使用人类对潜在疫苗反应的高级分析和数据可视化来协助快速测试，从而实现更复杂的分析和更低的错误率。
制造及QC:在获得监管部门批准后，研发和在庞大的医院和诊所网络中分发疫苗的竞赛开始了。这对生产产品的制造商具有重大的操作影响，需要根据生产能力、产品质量和最佳包装解决方案等因素快速做出决策。
结合人工智能和基于传感器的技术，制造商可以利用粒度数据来提高供应链效率。这有助于避免生产过程中的供需失调，并最大限度地降低产品在分销过程中变质的风险。
从政策制定者和卫生当局到临床医生和制造商，病毒暴发可能给公共卫生管理人员带来不可预见的挑战。尽管前者可以迅速采取行动检测感染并采取遏制措施，但后者往往面临新的压力，需要迅速提供治疗。
能够在疫苗开发中找到新的效率，可以对治疗已查明的病例、减轻卫生保健基础设施的压力并有助于提高回收率产生重大影响。
人工智能功能允许参与开发过程的人员在压力下更快地采取行动。深度学习和高级数据可视化等技术使研究人员能够依靠现有研究的主体来解决发现新型病毒的合适治疗方法所涉及的复杂性。
人工智能的效用延伸到生产和分销领域，其中制造商在将这些药物快速投入使用方面发挥着强大的作用，而且是在非常不确定的条件下。
