Akceleracja wykorzystania sztucznej inteligencji w badaniach i rozwoju leków pozostaje jednym z najbardziej obserwowanych trendów technologicznych w sektorze zdrowia. W 2026 roku coraz wyraźniej przesuwa się jednak punkt ciężkości z poziomu inwestycji na poziom realnych, mierzalnych efektów.

Na watchliście kluczowe znaczenie ma jakość danych, na których trenowane są modele AI. Niedostateczna reprezentatywność, brak standaryzacji czy luki w danych klinicznych mogą prowadzić do błędnych wniosków i ograniczać użyteczność algorytmów w praktyce.

Równie istotnym zagadnieniem jest walidacja efektów oraz zjawisko tzw. „model drift”, czyli utraty skuteczności algorytmów w czasie. Bez stałego monitorowania i aktualizacji modeli ryzyko błędnych predykcji rośnie wraz ze zmieniającymi się danymi wejściowymi.

Dla decydentów i analityków coraz większe znaczenie mają twarde metryki. Należą do nich m.in. skrócenie czasu od identyfikacji targetu do zgłoszenia IND, poprawa wskaźników powodzenia w fazach klinicznych oraz redukcja kosztów nieudanych projektów.

Wielkość inwestycji w AI przestaje być wystarczającym argumentem. Kluczowe staje się pytanie, czy wdrożenia faktycznie przekładają się na skrócenie cykli rozwojowych i zwiększenie efektywności pipeline’u badawczego.

W kontekście PDB akceleracja AI w R&D powinna być monitorowana jako proces, a nie jednorazowy trend. Dopiero porównanie deklaracji z danymi operacyjnymi pozwoli ocenić, które inicjatywy technologiczne mają realny wpływ na innowacyjność sektora zdrowia.

Źródła:
– Reuters
– Nature Biotechnology
– Financial Times

Opracowanie redakcyjne: Debaty Zdrowie