对医疗保健公司数字化采用的研究表明，他们对区块链和物联网的采用充满热情，但制造和供应链进展缓慢，导致成果有限。 Cognizant 的一项调查发现，虽然 71% 的生命科学组织已计划将制造作为数字创新的主要关注点，但只有 10% 的组织超越了规划并实施了。这些发现凸显了通过强有力的执行计划进行技术投资的重要性。
随着所有公司都可以使用技术，只有那些快速发展并根据技术、市场需求和监管要求的变化调整流程的公司才能在竞争中保持领先地位。认识到这一点，许多组织已经开始将人工智能引入其业务模型，以为客户创造引人注目的价值主张。
从 2010 年起，人工智能和机器学习开始融入药物发现和医疗保健系统。辉瑞（Pfizer）和 Moderna 等公司可以借助 mRNA 平台开发 Covid-19 疫苗。人工智能正在支持科学家筛选大型数据集，以识别新的药物靶标并预测分子与靶标的相互作用。传统药物研发需要10-12年或更长时间，并且涉及巨额投资。人工智能有助于加快流程并降低成本。
此外，随着成像、现实世界数据、生物标记数据和基因组学数据的爆炸式增长，人工智能的使用对于研究和分析复杂数据变得非常有帮助。生成式人工智能被用来设计分子和预测特性。在临床试验中，人工智能有助于选择合适的患者队列、预测退出情况以及优化总体试验时间表和操作。它还有助于挖掘现实世界的数据，以确定不同人群的模式和副作用。
有许多印度初创公司正在利用应用于组学/系统生物学领域的人工智能来开展业务。 Proteomica 是印度理工学院孟买分校的衍生品，是将人工智能与组学相结合的风险投资的一个例子；它专门利用蛋白质组学和多组学开发数字健康解决方案，以实现个性化、基于证据的健康。 Sravathi AI 是另一家印度初创公司，致力于系统生物学/组学价值链中从目标发现到药物设计的连续统一体。 Vgenomics 正在使用人工智能和基因组数据来加速针对罕见疾病的诊断和目标发现。
病理学是诊断的重要组成部分。人工智能的使用一直在提高病理学的速度、吞吐量和准确性，从而有助于治疗途径。 Ibex AI 提供诊断解决方案，帮助病理学家有效分析组织切片中的癌症。许多设备、远程医疗和可穿戴设备已被客户引入和采用。人工智能在诊断中的广泛应用将帮助印度等发展中国家提供具有成本效益的可穿戴设备和设备，以及治疗迄今为止尚未解决的疾病。
人工智能进一步整合的潜力在药物发现、制造工艺、供应链以及设备设计和诊断支持系统的整个价值链中具有重要意义。然而，参与设计和实施人工智能驱动解决方案的利益相关者认识到，数据的质量和访问很复杂，数据可能没有标准化。人工智能模型用于做出决策的方法必须透明，因为它们关系到消费者的健康和安全。
新的人工智能模型需要获得监管部门的批准，并且还需要通过适当的渠道进行验证。道德问题、偏见蔓延和患者数据隐私是所有相关利益相关者在构建人工智能模型时尚未解决的问题。
尽管人工智能在印度生命科学领域的部署潜力巨大，但仍存在数据基础设施、互操作性和法规方面的挑战，需要紧急关注。
