传说中的四大天坑专业“生化环材”
看起来生物医药也算天专业了，毕竟要学习生化材这三门
究其本质，是因为生物医药周期太久，一款药顺利的话10年，还要烧很多的钱
所以导致整个行业从业者收入一般
什么时候成长的最快？
就是得到的反馈越快，越容易迭代，就会成长越快
传统的生物医药行业花那么久时间搞研发，10年后才得到反馈
一个人或者一个企业能有多少个10年？
就是AI 大模型再难训练，也没见到过需要10年的时间才训练好
看搞AI那些人的发论文的速度就知道，一年好几篇论文
这在我们生物医药这个专业是想都不敢想的事情
而生物医药从诞生之处，就是各种排列组合的尝试
神农尝百草是一种尝试，现代医学各种小分子大分子的筛选也是一种尝试
而AI很擅长排列组合的尝试，重复性的工作它最擅长了
所以，这个AI会加速生物医药的研发进展
无论是通过分析大量的分子结构数据、化学反应数据以及生物学实验数据，在数周内识别出潜在的候选药物分子
还是AI能够实时监控临床试验中的数据，快速发现不良反应并及时调整治疗方案，降低了临床研究的风险
还是个性化给药，这些领域AI 都会大有所为
加速了整体研发进展，未来会有井喷式的药物出来
行业好了，个人的发展也不会太差
#正式确诊为健康人 #医药#大模型 #生物就业前景 #生物与医药 #AI人工智能 #医学 #当代读书人
看起来生物医药也算天专业了，毕竟要学习生化材这三门
究其本质，是因为生物医药周期太久，一款药顺利的话10年，还要烧很多的钱
所以导致整个行业从业者收入一般
什么时候成长的最快？
就是得到的反馈越快，越容易迭代，就会成长越快
传统的生物医药行业花那么久时间搞研发，10年后才得到反馈
一个人或者一个企业能有多少个10年？
就是AI 大模型再难训练，也没见到过需要10年的时间才训练好
看搞AI那些人的发论文的速度就知道，一年好几篇论文
这在我们生物医药这个专业是想都不敢想的事情
而生物医药从诞生之处，就是各种排列组合的尝试
神农尝百草是一种尝试，现代医学各种小分子大分子的筛选也是一种尝试
而AI很擅长排列组合的尝试，重复性的工作它最擅长了
所以，这个AI会加速生物医药的研发进展
无论是通过分析大量的分子结构数据、化学反应数据以及生物学实验数据，在数周内识别出潜在的候选药物分子
还是AI能够实时监控临床试验中的数据，快速发现不良反应并及时调整治疗方案，降低了临床研究的风险
还是个性化给药，这些领域AI 都会大有所为
加速了整体研发进展，未来会有井喷式的药物出来
行业好了，个人的发展也不会太差
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