近年来，全世界对大数据、机器学习和人工智能的潜力有了更深刻的认识。事实上，对于敢于应用这些技术的行业而言，使用智能算法和颠覆性的计算能力，从大量非结构化数据中提取前所未有的见解，这些能力将产生巨大的价值。

在药物开发中，这是一个特别吸引人的想法。药物开发是一项复杂且昂贵的业务。首先，需要找到一种分子，能够以非常特定的方式影响生物过程，并将该分子开发成原型药物，然后经过三个阶段的临床试验。在这方面，大数据拥有巨大优势。毕竟，这种方法的失败率很高，可能需要数十年的时间和数亿美元的成本才能将药物推向市场。一定还有更好的方法。一些人认为大数据最有可能使药物开发过程更加合理和高效。

人们已经使用大数据策略来改进有待分析的潜在药物分子，加速临床前测试，高效跟踪测试的进展，并将测试效果与特定变量相关联。此外，目前正在进行一项具有前景的研究，其中涉及使用计算机模拟来探索生物体对药物的反应，无需在实验室工作台上进行体外工作。

一份关于医疗保健和制药行业人工智能 (AI) 的研究和市场报告预测，人工智能方面的支出将从 2019 年的 4.63 亿美元增加到 2025 年的 24.527 亿美元。这包括投入大量资金采用大数据方法进行药物开发。如果这种方法行之有效，我们便可以快速开发出比现有药物更有效的版本，并减少副作用。例如，我们可以利用大数据来分析是否可以重新运用现有药物来治疗所谓的罕见病。这些疾病影响小部分人或贫困人口，所以目前开发治疗方法不具备经济效益。最终，或许大数据技术可以实现个性化医疗，即在使用时根据每位患者独特的需求和情况来调整个别药物。

我们如何充分利用这一潜力呢？ 我们可以采取的最重要的步骤之一是确保支撑大数据药物开发策略的数据具备坚实的基础。捕获现实世界证据的工具将提高大数据策略下数据的质量和时效性，或加速将测试和临床试验见解反馈给研究人员。但这只能改善流程。

我们该如何实现这一目标？ 联网的给药系统或许能提供部分答案。这些系统将传统疗法与计算机介导的给药相结合，以确保患者在正确的时间获得正确剂量的正确药物。该方法具有几个优点。它可以通过确保患者按照医嘱正确服药，来获得最大药效。它可以通过监测生命体征，根据患者的情况微调给药。然后调整药物剂量以满足当前的需要。这样，患者可以在家治疗，无需去医院。它可以在患者和医生之间建立紧密的反馈机制，改善监测和监督，同时提供经过充分验证的患者数据，以便在其他情况下进行分析。

联网的给药系统是当前改进患者护理的理想选择，同时在未来提供更有效的大数据药物研发策略。然而，开发这样的系统并非易事。需要在医疗级电子设备设计、固件和软件开发方面具备资深经验。还需要经验丰富、以人为本的设计团队打造简单的用户界面和直观的用户体验。此外，在确保高水平的患者安全、隐私和数据安全的同时，还必须满足健全监管环境的要求。

凭借我们在硬件、软件和用户体验设计方面的经验，Molex莫仕和 Molex莫仕旗下公司 Phillips-Medisize 能够很好地应对开发联网给药系统的挑战。我们与制药公司合作，推动其联网给药项目并全程支持。从概念开发，到临床供应，乃至将获得 CE 标志、FDA 批准的设备投入市场。

我们还在联网给药系统的开发中发挥着其他作用。一方面，我们提供互连解决方案，以确保进行大数据分析的云数据中心能够高效运行。另一方面，Molex莫仕正在支持推出下一代 5G 移动网络和启用 5G 功能的手机，后者将连接这些设备并创造新的用例。

5G 在互联医疗领域具有多个关键的推动作用。根据设计标准，5G 每单位面积上可支持的设备数量是 4G 的 1000 倍。因此，如果联网的给药系统变得像健身追踪器一样普遍时，5G 将能够提供所需的连接性。此外，通过简单的物联网协议，低能耗、低数据传输率的通信标准可能可以支持未来的药物输送或相关医疗设备的 连接。在将高性能连接带入农村地区时，5G 可能发挥关键作用，实现偏远地区的远程医疗，并在最需要联网给药设备的地方克服所要面临的障碍。

俗话说：垃圾进，垃圾出。使用联网给药系统提供经过充分验证的患者数据，有助于在短期内改善患者护理和治疗效果。长远来看，联网给药系统所收集的现实世界证据将补充药物开发过程。如果这两种策略能够有效地协同工作（我们希望如此），这些解决方案将帮助制药公司更快地开发出更好的疗法，并造福于患者。