那么什么时候才能人工智能算法的实力呢？ 大多数专家认为，生物技术和制药公司距离人工智能完全整合到其研发部门大约有10年的时间。 但他们也同意这项技术将成为药物开发的重要工具。
“我不知道未来是否还会给不使用AI的生物技术或制药公司留有一席之地，”Smarason先生说：“这是一个非常全面和普遍的技术，所以我认为如果没有充分理解和接受AI技术，药企参与竞争将变得非常困难。”
人工智能最初对生物制药公司的吸引力在于简化研发操作，提高临床试验的速度和成功率。 这并不奇怪。
PhRMA估计开发一种新药的平均成本是26亿美元，其中包括失败的花费，大约耗费10年时间，大部分时间用于候选药物的临床试验测试。
来自TechEmergence的一份报告研究了所有行业的人工智能应用，结果表明，人工智能可以将新药研发的成功率从12％提高到14％，可以为生物制药行业节省数十亿美元。
PhRMA关于药物开发成本的这份报告提出，研发和临床研究成功一个要素曾被认为是“运气”，这正是AI公司希望减少的因素，即使不能完全消除。
Pande博士说：“我们发现制药公司开始对AI非常感兴趣。”他曾是斯坦福大学（Stanford University）教授，之后加入Andreesen Horowitz，领导该公司对AI生物制药创新公司的投资。目前斯坦福大学的实验室还以他的名字命名。
“我们现在看到的，”他补充道：“以及我在斯坦福大学进行的研究工作能够实现的是，通过机器学习和人工智能，我们可以从药物研发的hit阶段迅速进入临床前试验，这个过程需要一年或者更短。”
Pande博士说，基因组学为人工智能建立了良好的基础。 “主要的挑战是如何以一种适合的方式表征生物制药数据。在某些类型的数据上AI会很有效，如基因组学数据。诊断测试等领域的数据几乎像一个一维的图片，真的很漂亮，”他说： “我们的投资公司之一，Freenome就是一个很好的例子。他们可以使用基因组学数据和AI通过血液检测发现早期癌症，这是我们以前无到的事情。”
药明明码公司的Smarason先生也同意AI是基因组学解读方面一直缺失的一环。 他说：“深度学习会为我们带来的能力之一，能让我们在生物学领域中确定一些事物之间的真正关系。我们能找到驱动疾病的基因或通，并有望能站在更高的起点上开发疗法。”
Smarason先生举例说，他的公司与耶鲁大学医学系合作，发现了一种以前未知的人体血管系统发育机制，这对于更好地了解心血管系统和癌症的血管系统具有重要意义。