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;  之前他想要购买数据管理系统的时候，就考虑过数据保密的问题，毕竟自己的秘密非常多，数据保密是重中之重，别的不说，专利和药方资料就很珍贵，肯定有不少人觊觎。

    现在再也不用担心这个问题了。

    卫康已经爱上了这个智能实验室系统。

    同时，他也想到了一个问题。

    一个初级智能系统就如此强大，那么，在升级之后，成为真正的人工智能，发展成ai制药系统的时候，又将会是什么样？

    他忍不住进入系统，进行询问。

    “能否展示ai制药的相关信息？”

    “消耗积分，可查看ai制药系统介绍。”

    卫康同意之后，系统向他展示了一大段相关信息。

    传统新药研发是一个昂贵，漫长而艰难的过程。

    除了成本高，周期长，成功率低这些困境，药物研发面临的更大瓶颈在于创新。

    在制药领域，有个知名的反摩尔定律——每隔年，投资亿美元产出的上市新药就减少一半，更为常见的是，首创药物占获批新药总数量不足一半。

    但计算机生物学和人工智能的发展，ai能够在各个制药环节大面积搜索潜在空间，寻找过往因人为经验，实验环境等外界限制未发现的靶点化合物晶型等，为创新药物研发提供有力工具。

    ai制药未来将由‘从到阶段’进入到从‘到阶段’，各个药企将组成大型ai制药联盟，建立药物大数据实验室，加强多学科融合，搜集高质量研发数据，使用ai设计药物，进入临床试验。

    而更大的背景是，计算生物学也将引领生物科学走向数据驱动时代。

    随着高通量测序，纳米操作，生物芯片等技术不断成熟，生物信息数据不断累计，计算生物学也借此发展起来。它通过构建算法和模型，从分子层面理解生物学现象及机制本身，推进相关研究及应用。

    计算生物学不但能够通过高效精准的计算推演带动上层应用，如化合物性质预测，基因点位预测等，加速ai制药，物种改造等领域的发展。

    也为生命科学提供了新的研究思路——‘干湿结合的数据闭环’新模式。

    先通过充足且丰富的定量干实验（ai模型）覆盖待搜索空间，为湿实验室（传统生物实验）中的测试提供精准假设，两者共同迭代加速。

    而这，必将给医药行业带来改天换地的变化，从而彻底改变整个世界。

    看完之后，卫康心潮起伏，激动万分。

    这个ai制药系统，他势在必得。

    只是不知道，升级所需要积分又是多少呢？

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