#臺北醫學大學 #藥學系藥學組(英語組)在 #AI部分的未來發展前景？ #務必加強的科目建議？

真師傅

發佈於教育專欄

更新於 2025/03/31發佈於 2025/03/20閱讀時間約 10 分鐘

D.S.
以下是針對藥學系藥學組（英語組）在 AI 領域的未來發展前景與建議加強的科目的整理與分析：

一、AI 在藥學領域的未來發展前景

1. 藥物研發與設計

加速藥物發現：AI 可透過分子模擬、虛擬篩選（Virtual Screening）與生成式模型
（如 AlphaFold）大幅縮短藥物開發週期，降低成本。
靶點識別：AI 能分析基因組、蛋白質組數據，精準識別疾病靶點，推動精準醫療。
國際合作潛力：英語組學生因語言優勢，可參與跨國 AI 藥物研發團隊（如 EU 的 IMI
計畫、美國 NIH 計畫）。

2. 臨床試驗優化

患者分組與預測：AI 分析臨床數據，預測患者反應並優化試驗設計，提高成功率。
真實世界數據（RWD）應用：結合 AI 分析電子病歷與穿戴設備數據，推動「去中心
化臨床試驗」。

3. 智慧藥物管理與個人化治療

劑量預測模型：AI 根據患者基因、代謝數據提供個人化用藥建議。
藥物不良反應監測：透過自然語言處理（NLP）分析社群媒體與病歷，即時發現副作
用訊號。

4. 藥物供應鏈與藥局自動化

AI 驅動的藥品調劑系統：結合機器學習與機器人技術，提升調劑效率與安全性。
需求預測與庫存管理：AI 預測流行病趨勢，優化藥品供應鏈。

5. 法規科學與監管科技（RegTech）

自動化法規文件生成：AI 協助整理臨床試驗報告與送審資料，加速藥品審批流程。
合規性監控：利用 AI 分析全球藥政法規差異，支援跨國藥廠佈局。

二、建議加強的科目與技能

1. 核心 AI/數據科學課程

程式語言：Python（TensorFlow/PyTorch）、R（生物統計分析）。
機器學習基礎：監督式學習、非監督式學習、深度學習（如卷積神經網路 CNN 於影
像分析）。
生物資訊學：基因體學數據分析、蛋白質結構預測工具（如 AlphaFold）。

2. 藥學專業結合 AI 的進階課程

計算藥物化學：分子對接（Molecular Docking）、定量構效關係（QSAR）。
臨床數據科學：真實世界數據（RWD）分析、臨床試驗模擬。
藥物流行病學與 AI：利用 AI 監測藥物安全與療效趨勢。

3. 跨領域整合能力

醫學影像分析：AI 在放射學、病理學的應用（如腫瘤影像辨識）。
倫理與法規：AI 於醫療應用的倫理爭議（如數據隱私、演算法偏見）。
科技英文與學術寫作：撰寫 AI 相關研究論文、參與國際學術交流。

4. 實務應用與工具

雲端計算與大數據平台：AWS、Google Cloud 於藥物研發的應用。
開源工具實作：KNIME、BioPython、RDKit（化學資訊學）。
專案管理：敏捷開發（Agile）於 AI 藥學專案的協作模式。

三、未來職涯方向

跨國藥廠：AI 藥物研發科學家、臨床數據分析師。
新創公司：專注於 AI 驅動的精準醫療或藥物開發。
監管機構：FDA、EMA 等單位之數位醫療審查專家。
學術研究：攻讀 AI 與藥學交叉領域博士（如計算藥理學）。

總結建議

藥學組（英語組）學生應 強化 AI 技術與藥學專業的雙軌能力，並善用語言優勢參與國際合作。建議在大學階段選修跨領域課程，並透過實習或研究計畫累積 AI 應用於藥學的實務經驗。未來 AI 將深度重塑藥學產業，具備相關技能的人才將成為關鍵驅動力。

G.K.
關鍵要點

臺北醫學大學藥學系藥學組（英語組）在AI方面的未來發展前景看似樂觀，但具體資訊有限，研究顯示AI將在藥物開發與個體化醫療中扮演重要角色。
建議加強的科目包括生物資訊學、機器學習、藥物基因組學、計算機藥物設計及AI醫療倫理，這些能提升學生在AI時代的競爭力。

未來發展前景

臺北醫學大學（TMU）藥學系藥學組（英語組）作為國際化課程，未來在AI領域的發展前景看似樂觀。雖然目前無法找到該組別具體的AI發展計畫，但從全球藥學教育的趨勢來看，AI在藥物設計、臨床決策支援及個體化醫療中越來越重要。TMU作為台灣頂尖醫學院校，極有可能會將AI融入其課程與研究，特別是在藥物發現、數據分析及傳統中醫藥研究方面，以保持國際競爭力。

例如，AI可加速新藥開發、分析患者數據以提供精準治療，並在臨床實務中協助藥師預測藥物副作用。這些應用顯示，該組別的學生未來可能在藥學研究與實務中受益於AI技術，尤其是在全球藥學產業對AI人才需求日益增長的背景下。

建議加強的科目

為了更好地融入AI趨勢，建議該組別加強以下科目：

生物資訊學與資料科學：學習處理與分析生物醫學大數據，適用於AI模型訓練。
機器學習與人工智慧：掌握AI基本原理與算法，應用於藥學研究與實務。
藥物基因組學與個體化醫療：了解AI如何基於遺傳數據定制治療方案。
計算機藥物設計：利用AI加速藥物篩選與設計，提升研發效率。
AI與醫療倫理：探討AI在醫療中的倫理挑戰，如隱私與公平性，確保負責任的使用。

這些科目的強化將幫助學生在AI驅動的藥學領域中脫穎而出，滿足未來職業發展的需求。

報告

本報告基於對臺北醫學大學（TMU）藥學系藥學組（英語組）在AI部分未來發展前景的分析，以及建議加強的科目的詳細探討。以下內容涵蓋所有相關資訊，旨在為讀者提供全面的理解。

背景與研究方法

臺北醫學大學是台灣知名的醫學院校，其藥學系藥學組（英語組）提供國際化的藥學教育，吸引來自全球的學生。鑑於AI在藥學領域的快速發展，本報告旨在探討該組別在AI方面的未來潛力，並提出建議。研究方法包括檢索TMU官方網站、學術文獻及相關教育資源，特別關注AI在藥學教育與研究的應用。

然而，網路上缺乏該組別具體針對AI的發展計畫或課程細節，因此本報告部分基於全球藥學教育的普遍趨勢進行推論，參考了多篇學術文章以補充分析。

未來發展前景分析

目前，TMU藥學系的官方資訊（如 School of Pharmacy Profiles 和 College of Pharmacy）未直接提及AI在藥學組（英語組）的具體應用，但從其研究重點可見端倪。TMU的研究領域包括藥物發現、藥物基因組學及傳統中醫藥（TCM），這些領域與AI高度相關。

全球範圍內，AI在藥學中的應用已廣泛，例如：

藥物開發：AI可通過機器學習模型加速藥物篩選，縮短研發週期。
個體化醫療：AI分析患者遺傳與臨床數據，定制治療方案，提升療效。
臨床決策支援：AI工具可協助藥師預測藥物相互作用與副作用，改善患者安全。
傳統中醫藥研究：如文獻中提到的AI應用於TCM數據庫（如TCMBank，AI empowering traditional Chinese medicine?），TMU可能也會在這方面有所發展。

根據 A scoping review of artificial intelligence within pharmacy education，目前藥學教育中AI的應用仍有限，但國際學生對AI教育的渴望度高（72%國際本科藥學學生希望增加AI課程）。TMU作為國際化學校，未來可能會跟隨這一趨勢，將AI融入課程，特別是考慮到其英語組的全球定位。

此外，TMU的研究經費超過6億新台幣（見 Taipei Medical University - Wikipedia），顯示其在創新與研究上的強大支持，AI的整合似乎是必然趨勢。

建議加強的科目

基於AI在藥學中的潛在應用，建議TMU藥學系藥學組（英語組）加強以下科目，以提升學生在AI時代的競爭力：

這些科目的強化不僅能提升學生的技術能力，還能幫助他們適應AI驅動的藥學產業需求。例如，The Pharmacy Students’ Guide to Artificial Intelligence–AI 提到AI工具如ChatGPT可用於生成學習輔助工具（如記憶口訣、流程圖），這顯示AI已開始滲透到教育層面，TMU可考慮將此納入課程設計。

挑戰與限制

儘管前景樂觀，但AI在藥學教育中的整合仍面臨挑戰，如教師專業知識不足、工具的通用性有限，以及倫理與法律問題（見 A scoping review of artificial intelligence within pharmacy education）。TMU需投入資源培訓教師，並確保AI課程的實用性與標準化。

此外，由於該組別為英語組，需確保AI相關課程能以英語授課，吸引國際學生，同時保持與全球藥學教育的同步性。