【 市场分析】在9月11日的医药行业制造业企业座谈会上，加快实施医药工业高质量发展行动、推进人工智能向医药全产业链深度赋能成为重要议题。人工智能技术的迅猛发展，为医药行业带来了新的机遇，从基础药物研发到生产制造，再到创新产品攻关等各个环节，人工智能的融入都将大大提升产业效能，推动医药工业迈向高质量发展的新阶段。
人工智能在医药研发环节的应用
药物研发是一个耗时且昂贵的过程，传统模式下，从靶点发现到新药上市往往需要10-15年，耗费数十亿美元，且成功率较低。人工智能技术在这一领域的应用，正逐步改变这一现状。
在靶点发现方面，人工智能通过整合多组学数据，包括基因组、蛋白质组、代谢组等，构建深度学习模型，能够快速识别疾病相关分子模式和潜在靶点。例如，有公司利用AI技术将靶点发现时间缩短了80%，成功筛选出治疗肌萎缩侧索硬化症(ALS)的潜在靶点。另有公司更是通过AI平台，在短短21天内就设计出新型抗纤维化候选药物，而传统方法通常需要数年时间。据数据显示，AI驱动的靶点识别成功率可提升至80%-90%，远高于传统方法的51%。
化合物筛选环节，采用虚拟筛选和机器学习模型预测化合物活性，可大幅降低筛选成本和时间。如有两公司利用深度卷积神经网络预测分子结合亲和力，对35亿化合物进行筛选时，成本降低了1000倍，且在合成的31种化合物中有2种显示出高亲和力。AI虚拟筛选将原本数月的周期缩短至数周，成功率也得到明显提升。
临床试验设计同样离不开人工智能的助力。生成式AI可生成合成数据增强试验集，NLP和ML技术能优化患者招募与匹配。Deep6AI平台将患者招募时间从数月缩短至数天，匹配准确率提升50%。Unlearn.AI构建“数字孪生”对照组，减少实际对照组人数，加速试验进程。AI优化后的临床试验设计，周期可缩短20%，成本降低30%，试验成功率提高至80%-90%。
人工智能助力医药生产制造数智化
在医药生产制造领域，人工智能的应用致力于提升生产效率、保障产品质量和优化设备管理。
生产设备的智能运维是关键一环。制药生产设备种类繁多，任何一台设备出现故障都可能导致生产中断。通过在设备上安装各类传感器，实时采集设备运行数据，如温度、压力、转速、振动等，AI算法对这些数据进行深入分析，能够提前精准预测设备可能出现的故障。以迦南科技自主研发的数字孪生平台为例，该系统结合先进AI算法，提前识别压片机轴承磨损、包衣参数偏移等潜在风险的准确率达95%以上，大大降低了因设备突发故障导致的非计划停机，维护成本降低30%。设备出现故障时，AI能迅速定位问题根源，并提供详细维修指导方案，缩短设备停机维修时间。
精准的工艺参数调控对药品质量稳定性至关重要。制药工艺涉及众多复杂参数，如反应温度、时间、物料配比、pH值等，参数的微小波动都会影响药品质量。AI通过对大量历史生产数据和实验数据进行深度学习，建立精准工艺模型，确定不同条件下的最优工艺参数组合。在某缓释片项目中，迦南科技的AI系统将片剂硬度波动范围从±5%缩小至±1.5%，有效保障了药品质量的稳定性和一致性。生产过程中，AI实时监测参数，一旦偏离最优值立即自动调整。
严格的质量控制与检测环节，AI利用图像识别、数据分析等技术，通过在线传感器和成像设备实时采集生产过程中的数据和图像信息，对药品外观、尺寸、含量均匀度等关键质量属性进行实时监测和分析。一旦检测到质量问题，能立即发出警报并追溯问题产生的环节和原因。三维天地的AI智能质量管控平台可实时监控生产过程中的海量数据，精准识别潜在质量风险并快速响应，改变了传统生产中质量问题发现滞后的局面。
如何推动人工智能在医药全产业链深度赋能？
为了实现人工智能向医药全产业链的深度赋能，业内认为需要从多方面协同推进。
数据是人工智能的基础，应鼓励医药企业、医疗机构、科研院所等合作建设医药工业大数据平台，形成研发、生产、临床、大健康等领域高质量数据集。同时，落实数据基础制度，完善医药工业数据产权归属认定、市场交易、权益分配、利益保护等具体规则，规范数据跨境传输管理，促进数据要素的流通共享。
技术研发方面，支持相关单位建立医药大模型创新平台，协同开展医药大模型技术产品研发、监管科学研究等。开展“人工智能赋能医药全产业链”应用试点，鼓励龙头医药企业与各方组成联合体，打造标志性应用场景。培育专业化服务商，提供数智化诊断咨询、解决方案供需对接等服务。
标准和规范的制定不可少。探索构建跨行业标准工作机制，编制医药工业数智化转型标准化体系建设指南，推动制定基础共性、核心应用、技术产品、数据与模型等重点标准，建立医药企业、园区、区域数智化转型评价指标体系和评估方法，促进标准在各个环节的落地应用。
人才培养也是关键。人工智能在医药行业的广泛应用需要大量既懂医药专业知识又懂AI技术的复合型人才。高校和职业院校应加强相关专业设置和课程建设，企业也应加强内部培训和外部人才引进，为人工智能在医药全产业链的深度赋能提供人才保障。
结语
总的来看，人工智能向医药全产业链深度赋能是推动医药工业高质量发展的趋势。通过在研发、生产等环节的深入应用，以及完善数据、技术、标准、人才等多方面的支撑体系，人工智能将助力医药行业提升创新能力、保障药品质量、增强供应保障能力，为人们的健康福祉做出更大贡献。
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