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Graph AI轉型AI原生方案 助藥業生命科學革新藥物安全監測

商傳媒
商傳媒
Published: 2026/06/02
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11 Min Read
Graph AI轉型AI原生方案 助藥業生命科學革新藥物安全監測
Graph AI轉型AI原生方案 助藥業生命科學革新藥物安全監測
圖/示意圖

商傳媒|何映辰/台北報導

總部位於美國的 Graph AI 公司,近期成功轉型為一家以人工智慧(AI)為核心的軟體即服務(SaaS)平台供應商,專注於革新製藥與生命科學領域的藥物安全監測(pharmacovigilance)流程。該公司推出的 Graph Safety 平台,透過深度整合AI技術,已為企業客戶實現超過90%的效率提升與65%的總體成本節約。

藥物安全監測是製藥業一項關鍵但常被忽視的職能,涉及藥物不良事件的收集、分類、審查與報告。傳統上,這項工作高度依賴人工判讀、零散的軟體工具,例如 Microsoft Word 文件與微軟試算表,導致超過75%的預算耗費於人力成本。Graph AI 共同創辦人暨執行長 Raghavendra Parvataraju 指出,傳統上該領域的「主力」並非甲骨文、Veeva系統或ArisGlobal等軟體供應商,而是 Word 文件、Excel 表格與人力。

Graph AI 由四位企業技術資深人士於2024年創立,包括執行長 Raghavendra Parvataraju、技術長 Vijay Ponukumati、產品長 Mohan Konyala 及財務長 Ashutosh Bordekar。公司最初旨在透過其 GraphX 代理AI平台,協助大型企業應對AI轉型挑戰,並以服務型態運作。然而,在某家生命科學客戶遭遇挫折後,他們發現了藥物安全領域的巨大機會。該客戶耗時18個月與IT服務廠商合作,卻因嚴格的法規要求與所需精準度,未能成功建立AI工作流程,原因是一般大型語言模型(LLM)僅能達到約60%的準確度,無法滿足產業需求。

為此,Graph AI 迅速應變,於短短兩個半星期內開發出最小可行產品(MVP)。該團隊深入研究藥理學,聘請醫學專業人士,並利用生命科學專屬的知識圖譜,對 Google 的 Gemini 模型進行微調,使平台準確度在早期部署中突破95%。Graph Safety 平台能整合14個功能性流程領域,並確保其結果可追溯至原始來源,從結構上預防了AI「幻覺」問題。該平台已通過嚴格的法規遵循驗證,包含美國食品藥物管理局(FDA)的 CFR 21 Part 11、SOC 2 認證,並符合美國食品藥物管理局2025年1月生效的AI指南框架,亦符合歐洲藥物管理局(EMA)與國際醫學科學組織理事會(CIOMS)的工作小組指導原則。

Graph Safety 的實際應用成果顯著,企業客戶目前已透過該平台監測逾300種藥物,單一不良事件的處理時間從傳統的三小時以上大幅縮短至10分鐘。Graph AI 的定價策略也著重於自動化人力成本,目標是將傳統75%的人力支出與25%的軟體支出比例顛倒,使軟體成為主要驅動力。Google Cloud 已肯定 Graph Safety 的價值,將其納入合作夥伴,並透過 Google Cloud Marketplace 推廣此平台。

Graph AI 技術長 Vijay Ponukumati 表示,當一個領域的難題尚未被解決時,正代表著巨大的機會。該公司正積極開拓美洲與歐洲市場,透過直接銷售予大型藥廠、中型藥廠與委託研究機構(CRO),並將委託研究機構轉變為平台經銷商。未來,Graph Safety 所建立的知識圖譜有望將不良事件的洞察回饋至藥物研發的早期階段,實現藥物開發流程的「左移」,進一步擴大AI在生命科學領域的應用潛力。

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