في عالم يتغير بسرعة، أصبحت الابتكارات في صناعة الأدوية تعتمد بشكل متزايد على الأصول الجديدة التي تنشأ خارج الولايات المتحدة. تشير التقارير إلى أن ما يزيد عن 85% من طلبات براءات الاختراع تأتي من خارج الولايات المتحدة، حيث تستحوذ الصين وحدها على نحو نصف هذه النسبة. ولعل الأرقام تشير إلى أن الصين تمثل مكانة بارزة في تطوير الأدوية، حيث تساهم بنحو 30% من إجمالي تطوير الأدوية عالميًا.

في خضم هذه الظروف المتنافسة، يمكن أن يتسبب عدم اكتشاف الأصول "المخفية" في خسائر بمليارات الدولارات للمستثمرين ومع فرق تطوير الأعمال. هنا يأتي دور وكالات الذكاء الاصطناعي العميق (Deep Research AI)، التي تهدف إلى تقليل الفجوة في اكتشاف الأصول من خلال تحسين دقة البحث. ومع ذلك، لا تزال هذه الوكالات بحاجة إلى تحسينات مقارنة بالخبراء البشريين من حيث توظيف المصادر المتعددة واللغات ومنع الأخطاء.

نقترح هنا منهجية تقييم جديدة لتحسين استطلاع الأدوية، تعتمد على وكيل التعلم الذاتي القائم على الشجرة (Bioptic Agent) الذي يعد بمستوى أعلى من الكفاءة دون حدوث أخطاء. تم تطوير مشروع اختبار شاق يعكس تعقيد السوق الحقيقي، مع أنماط استفسارات استندت إلى تجارب مستثمرين محترفين.

أظهرت نتائج الاختبارات أن وكيل Bioptic حقق 79.7% في تقييم F1، متفوقًا على مجموعة من النماذج الأخرى مثل Gemini وClaude وGPT. تؤكد هذه النتائج أهمية الاستفادة من قوة الحوسبة العالية للحصول على نتائج أفضل.

في ضوء هذه التطورات، يتساءل العديد من الخبراء عما يحمله المستقبل لصناعة الأدوية. كيف يمكن لمثل هذه التكنولوجيا أن تغير طريقة تفكير واستثمار المؤسسات في الأدوية؟