从蛋白结构预测到药房实践的全面变革
近年来，人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术迅猛发展，正在深刻改变药学研究与药房实践的面貌。从新药研发到日常客户咨询，AI 的应用场景不断拓展。
在德国 Expopharm 展会的一场专题讨论中，来自学术界与一线药房的专家围绕“人工智能在药学领域——未来已来”展开交流，探讨当前进展与未来趋势。
一、人工智能并非新生事物
讨论主持人 Theo Dingermann 指出，人工智能近年来频繁成为焦点，甚至当年有两个诺贝尔奖与AI密切相关。但事实上，人工智能并非近年才出现。生物信息学家 Laura Isigkeit 表示，AI 作为研究领域早在20世纪60年代就已存在。
真正的突破来自两个关键因素：
1.是海量数据的积累。
2.是计算能力的显著提升。
如今，高质量数据资源与强大的计算机处理能力，使得复杂算法能够真正落地应用，从而推动药学研究进入新阶段。
二、诺贝尔奖与人工智能：科学突破的标志
近年来，多个诺贝尔奖与人工智能密切相关，反映出AI对基础科学的深远影响。
1. 诺贝尔化学奖
David Baker 因利用计算机辅助设计新型蛋白质而获奖。
Demis Hassabis 与 John Jumper 因开发人工智能平台 AlphaFold2 而受到表彰。该系统能够预测蛋白质三维结构，极大加速了药物研发与结构生物学研究。
2. 诺贝尔物理学奖
John J. Hopfield 与 Geoffrey E. Hinton 因在神经网络与机器学习领域的开创性工作获奖。他们的研究为现代人工智能技术奠定了理论基础。
这些成果表明，人工智能已从工具角色上升为科学创新的重要驱动力。
三、大语言模型：药学教育与科研的新助手
技术进步的另一个典型代表是大型语言模型（Large Language Models, LLM）。
来自布伦瑞克工业大学的 Hermann Wätzig 教授与其团队测试了 ChatGPT 在解决药学问题方面的能力。
研究发现：
过去一年中，大语言模型的能力显著提升。
当前版本已经能够解答复杂的药学问题，包括化学计量学计算。
其水平相当于主修阶段中等偏上的药学学生。
专家指出，虽然AI仍需要精准“提示词”（Prompt）引导，输出结果也依赖问题设定，但其进步速度令人惊讶。此外，现代语言模型已不再只是文本生成工具。通过联网检索等功能，它们能够获取最新信息，提升实用性。未来几年，其能力预计还将持续增强。
四、人工智能在社区药房的实际应用
人工智能不仅服务于科研领域，也开始进入社区药房。
药师 Marc Kriesten 在其药房中引入了基于AI的皮肤分析系统“ Iqonic ”。
1. AI皮肤分析技术
该系统通过摄像设备采集面部图像，分析以下指标：
皮肤水分含量，
油脂水平，
皱纹程度，
毛孔大小，
生物学皮肤年龄。
顾客只需站在平板设备前，即可获得个性化护肤建议。
此外，还可通过自拍照片进行在线分析。
目前该系统主要用于美容护理建议，但未来有望拓展至医学辅助领域。虽然AI已具备识别某些皮肤疾病的能力，但出于法律与监管原因，尚不能用于正式医学诊断。
据介绍，这项服务受到顾客欢迎，媒体报道后关注度显著提升。
五、人工智能对药学行业的深远影响
综合来看，人工智能正在重塑药学多个层面：
在科研方面，加速蛋白结构解析与新药设计。
在教育方面，辅助药学学习与知识整合。
在药房实践中，优化库存管理、提升在线服务、增强客户咨询体验。
专家一致认为，人工智能已成为药学不可逆转的发展趋势。
它不会取代专业人员，但将成为强有力的辅助工具。未来几年，随着算法优化与数据质量提升，人工智能的“智能程度”还将继续增强。
六、理性看待人工智能的未来
虽然人工智能潜力巨大，但仍需注意以下几点：
AI结果需由专业人员审核。
医疗决策不能完全依赖算法。
数据隐私与伦理问题必须严格监管。
人工智能的真正价值，在于“人机协作”。
在药学领域，它既能推动基础研究，也能改善患者服务体验。可以预见，人工智能将深度融入药学体系，并成为未来行业竞争力的重要组成部分。