随着市场变得越来越拥挤，制药公司将药物开发策略集中在特殊人群上，如患有罕见疾病的人或患有慢性疾病遗传亚群的人，如癌症、糖尿病和心血管疾病。

对许多公司来说，从利基人群中识别特定的患者亚群体是一个挑战。

将人工智能(AI)和机器学习(ML)整合到药物开发和发布手册中提供了新的可能性，并且有可能找到合适的子群进行产品定位，以确保成功发布。

随着大数据的增长和技术的指数级发展，我们看到了更多将人工智能和机器学习应用于药物开发决策的机会。事实上，我们认为AI和ML代表了强大的破坏性工具，将改变药物开发的未来，从而为制造商提供更快更好的见解，从而提高药物开发的成功率。

与此同时，我们认识到制药行业经常努力理解如何应用这些技术来支持其业务目标，以及如何在现有的药物开发中最好地部署它们。

那么，人工智能和机器学习的变革力量是什么？

在过去的十年里，人工智能和机器学习已经融入了我们的日常生活。在我们家里，AI和ML帮助语音识别设备控制灯光和恒温器，告诉我们天气，安排约会和回答问题。点播内容提供商根据个人观看习惯，使用AI和ML来建议新节目。人工智能和机器学习帮助互联网搜索引擎根据我们的浏览历史定位广告，同时帮助电子商务公司为我们提供更个性化的购物体验。显然，这些技术已经从流行语和炒作演变为从根本上改变我们的生活和工作方式。

在制药行业，同样的力量已经开始用于武装公司，以提供提高药物上市成功率所需的各种见解。与传统的模型和方法相比，企业可以在更短的时间内获得这些洞察。

从临床前阶段到临床开发和发布，人工智能和机器学习可以帮助公司在更大的指导和理解下导航开发路径。它们可以提供关于特定化合物的正确患者亚组、最有可能在批准后采用治疗的处方者以及一旦进入市场的药物的潜在见解。在探索治疗领域时，这种信息尤其重要，因为治疗方法有限或没有，所以没有市场数据可以指导。