AI透過快速分析大量數據，並預測蛋白質的結構和功能，大幅縮短蛋白質設計所需的時間。過去，資深研究員可能需要6到12個月才能完成一個蛋白質設計，但現在AI運算可將其壓縮至2到3週。
AI的成熟也推動醫療領域從「精準醫療」轉向「個人化醫療」。「精準醫療」側重病灶上的基因突變，力求對症下藥。而「個人化醫療」更關注病患的整體情況，包括身體耐受度和生理變數。例如，有公司利用AI和3D列印技術，針對每顆牙齒、每個階段進行局部調整，考量病患的牙周韌帶彈性與舒適度偏好，客製化牙套。
生技醫療新創僅有AI演算法或製造技術是不夠的，還需要進入臨床體系。醫療現場的複雜性，尤其是「信任」與「責任」，是新創公司需要克服的挑戰。因此，新創團隊中需要有臨床醫生的參與，才能與醫院進行有效的溝通，並建立信任。與頂尖加速器合作，媒合臨床醫生加入團隊，也是建立信任的捷徑。
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