在疫苗研發(fā)過程中，物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術將發(fā)揮重要作用。

這是因為疫苗研發(fā)需要收集和分析大量數(shù)據(jù)，而物聯(lián)網(wǎng)和人工智能可以幫助解決這兩個問題。物聯(lián)網(wǎng)可以促進快速且經(jīng)濟高效的數(shù)據(jù)收集，而人工智能可以使數(shù)據(jù)分析比人類更快、更全面。

數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)收集貫穿整個藥物研發(fā)過程。在過程開始時，它可能涉及收集有關多種不同現(xiàn)有藥物和分子的數(shù)據(jù)——幾萬甚至幾十萬種。物聯(lián)網(wǎng)可以在促進從多個不同實驗室和研究中心收集數(shù)據(jù)的過程中發(fā)揮作用

然后，當新的分子和藥物被開發(fā)出來的時候，很明顯在整個測試過程中存在無數(shù)不同的數(shù)據(jù)收集層。在實驗室環(huán)境中，物聯(lián)網(wǎng)技術可以再次通過智能傳感器和連網(wǎng)的實驗室設備自動收集相關數(shù)據(jù)。關鍵信息可以直接輸入計算機進行分析，而無需手動收集。

再然后，當疫苗準備好進行人體試驗時，需要對這些人體受試者進行非常仔細的監(jiān)測。必須嚴格觀察和測量無數(shù)不同的生命體征，以了解藥物如何影響每個受試者。（來自物聯(lián)之家網(wǎng)）再次，物聯(lián)網(wǎng)技術可以使這種數(shù)據(jù)收集自動進行。即使是相對簡單的設備，如連網(wǎng)溫度計，也能讓研究人員對測試過程有一個全新的了解。

數(shù)據(jù)分析

在此過程的每個階段，都需要對這些大量數(shù)據(jù)進行分析，以便發(fā)現(xiàn)趨勢，揭示見解并指導下一階段的進程——無論是從一開始就確定一種可能構(gòu)成疫苗基礎的特定分子，還是確認疫苗是否可能對特定人群產(chǎn)生特定效果。

手動進行這種分析非常耗時。人工智能和機器學習算法可以產(chǎn)生非同尋常的效果，不僅可以發(fā)現(xiàn)人類研究人員需要更長時間才能發(fā)現(xiàn)的趨勢和模式，而且還可以從它們自己的洞察中學習，并隨著時間推移變得更聰明。

此外，隨著世界各地的研究人員為全球知識庫（無論是關于冠狀病毒還是完全不同的疾?。┴暙I新的見解和新數(shù)據(jù)，人工智能和機器學習可以確保將這些新信息與現(xiàn)有結(jié)論結(jié)合在一起。換言之，從多個不同來源生成的數(shù)據(jù)越多，疫苗開發(fā)過程就越智能、越快、越高效。

傳統(tǒng)上，藥物發(fā)現(xiàn)和疫苗開發(fā)過程需要數(shù)年時間，而物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術可以將它們加速到僅僅幾個月。