Intelligencia AI
用可解釋 AI 預測藥物在各臨床階段的成功機率，支援產品組合與授權決策
Intelligencia AI 回答的是藥廠高層最在意的問題：這個藥做得下去嗎？它以 AI 估算藥物開發計畫的成功機率（PoS／PTRS，技術與法規成功機率），讓研發、業務開發與投資團隊在決定加碼、授權或收購時，有一個比「產業平均值」更細緻的參考。公司在紐約與希臘雅典都有辦公室。
官網列出的功能包括：各治療領域與臨床階段的成功機率評估、AI 風險辨識、臨床試驗最佳化（找出預測訊號、改善試驗設計）、產品組合策略工具（授權、併購與競爭態勢分析），以及用自有本體論整理過的臨床開發資料平台。它特別強調可解釋性：模型會說明是哪些因素拉高或拉低成功率，官網用「打開 AI 黑箱」形容；並宣稱預測經過回溯與前瞻驗證，前瞻準確度超過 80%，而且持續追蹤真實結果。客戶部分官網只說是「許多全球頂尖藥廠」，沒有公開名單。
功能特色與適用場景：這類工具過去只有大藥廠的策略部門用得起，但台灣生技產業的特色正好是授權交易：很多公司靠授權出去或授權進來來推進管線。BD 團隊在評估一個標的時，若能拿出依適應症、作用機轉、試驗設計細分的成功機率，談判時會更有底氣；創投與券商的生技研究員也可能用得上。限制是它的資料以全球臨床開發資料為主，台灣本土小型試驗的覆蓋度未知；成功機率終究是統計估計，不能取代科學審查。
TheAI學院 編輯建議
編輯實測後的真心話藥物開發九成會失敗，大家都知道，但「這一個」會不會失敗才是重點。我欣賞 Intelligencia 把可解釋性放在前面，因為 BD 會議上沒人會接受一個說不出理由的數字。
主要功能
- 各治療領域、各臨床階段的成功機率（PoS／PTRS）評估
- AI 風險辨識，說明影響成功率的關鍵因素
- 臨床試驗最佳化：偵測預測訊號、改善試驗設計
- 產品組合策略：授權、併購與競爭態勢分析
- 以自有本體論整理的臨床開發資料平台
適用場景
- 生技公司 BD 團隊評估授權標的
- 藥廠產品組合管理決定加碼或停損
- 創投與券商研究員評估生技公司管線
- 試驗設計階段找出可能拖累成功率的因素
- 競爭態勢分析：比較同機轉藥物的開發風險
Intelligencia AI 的優點與缺點
優點
- 強調可解釋 AI，可看到影響預測的因素
- 宣稱經回溯與前瞻驗證，前瞻準確度超過 80%
- 直接對應 BD、投資與產品組合決策
缺點
- 官網沒有公開客戶名單與價格
- 台灣本土小型試驗資料的覆蓋程度未知
- 成功機率是統計估計，容易被誤用成決策唯一依據
價格方案
需預約展示，官網未公開價格
Intelligencia AI 常見問題
成功機率跟產業平均有什麼不同？
產業平均通常只按治療領域與階段分組；Intelligencia 宣稱用數百個預測維度做個別藥物的評估，並說明各因素的影響。
準確度有多高？
官網宣稱前瞻驗證準確度超過 80%，並持續追蹤真實結果。實際表現會因治療領域與資料完整度而異。
小公司買得起嗎？
官網只提供預約展示，沒有公開價格。依產品性質推測主要客群是藥廠與投資機構，小公司需直接詢價。
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