有缩短审评时间、提高审评效率的愿望，自然好。但要真正解决问题，需要对问题本身有深刻的认知。这方面，斯坦福大学的Ross Altman教授和前FDA药品监管负责人Janet Woodcock医学博士在今年1月12日在加州大学旧金山分校举办的“监管科学创新峰会”上的发言，更有见地。他们认为审评效率低的根因源自FDA。目前的审评模式是：企业建模型、产数据、算结果、写报告交FDA审。FDA读报告，抽提模型、数据，加上自身认知，再算一遍，内部还要逐级写意见和报告，最终得出审评结论。未来AI的主要作用，应是免去，而不是帮助写报告和读报告。也就是应考虑将基于叙事（narrative based）的审评模式，转换成基于模型和数据（model and data based）的审评模式。
