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推進人工智能向醫藥全產業鏈深度賦能，助力醫藥工業高質量發展

2025年09月12日 09:20:44來源：制藥網點擊量：53469

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　　【制藥網市場分析】在9月11日的醫藥行業制造業企業座談會上，加快實施醫藥工業高質量發展行動、推進人工智能向醫藥全產業鏈深度賦能成為重要議題。人工智能技術的迅猛發展，為醫藥行業帶來了新的機遇，從基礎藥物研發到生產制造，再到創新產品攻關等各個環節，人工智能的融入都將大大提升產業效能，推動醫藥工業邁向高質量發展的新階段。

　　人工智能在醫藥研發環節的應用

　　藥物研發是一個耗時且昂貴的過程，傳統模式下，從靶點發現到新藥上市往往需要10-15年，耗費數十億美元，且成功率較低。人工智能技術在這一領域的應用，正逐步改變這一現狀。

　　在靶點發現方面，人工智能通過整合多組學數據，包括基因組、蛋白質組、代謝組等，構建深度學習模型，能夠快速識別疾病相關分子模式和潛在靶點。例如，有公司利用AI技術將靶點發現時間縮短了80%，成功篩選出治療肌萎縮側索硬化癥(ALS)的潛在靶點。另有公司更是通過AI平臺，在短短21天內就設計出新型抗纖維化候選藥物，而傳統方法通常需要數年時間。據數據顯示，AI驅動的靶點識別成功率可提升至80%-90%，遠高于傳統方法的51%。

　　化合物篩選環節，采用虛擬篩選和機器學習模型預測化合物活性，可大幅降低篩選成本和時間。如有兩公司利用深度卷積神經網絡預測分子結合親和力，對35億化合物進行篩選時，成本降低了1000倍，且在合成的31種化合物中有2種顯示出高親和力。AI虛擬篩選將原本數月的周期縮短至數周，成功率也得到明顯提升。

　　臨床試驗設計同樣離不開人工智能的助力。生成式AI可生成合成數據增強試驗集，NLP和ML技術能優化患者招募與匹配。Deep6AI平臺將患者招募時間從數月縮短至數天，匹配準確率提升50%。Unlearn.AI構建“數字孿生”對照組，減少實際對照組人數，加速試驗進程。AI優化后的臨床試驗設計，周期可縮短20%，成本降低30%，試驗成功率提高至80%-90%。

　　人工智能助力醫藥生產制造數智化

　　在醫藥生產制造領域，人工智能的應用致力于提升生產效率、保障產品質量和優化設備管理。

　　生產設備的智能運維是關鍵一環。制藥生產設備種類繁多，任何一臺設備出現故障都可能導致生產中斷。通過在設備上安裝各類傳感器，實時采集設備運行數據，如溫度、壓力、轉速、振動等，AI算法對這些數據進行深入分析，能夠提前精準預測設備可能出現的故障。以迦南科技自主研發的數字孿生平臺為例，該系統結合先進AI算法，提前識別壓片機軸承磨損、包衣參數偏移等潛在風險的準確率達95%以上，大大降低了因設備突發故障導致的非計劃停機，維護成本降低30%。設備出現故障時，AI能迅速定位問題根源，并提供詳細維修指導方案，縮短設備停機維修時間。

　　精準的工藝參數調控對藥品質量穩定性至關重要。制藥工藝涉及眾多復雜參數，如反應溫度、時間、物料配比、pH值等，參數的微小波動都會影響藥品質量。AI通過對大量歷史生產數據和實驗數據進行深度學習，建立精準工藝模型，確定不同條件下的最優工藝參數組合。在某緩釋片項目中，迦南科技的AI系統將片劑硬度波動范圍從±5%縮小至±1.5%，有效保障了藥品質量的穩定性和一致性。生產過程中，AI實時監測參數，一旦偏離最優值立即自動調整。

　　嚴格的質量控制與檢測環節，AI利用圖像識別、數據分析等技術，通過在線傳感器和成像設備實時采集生產過程中的數據和圖像信息，對藥品外觀、尺寸、含量均勻度等關鍵質量屬性進行實時監測和分析。一旦檢測到質量問題，能立即發出警報并追溯問題產生的環節和原因。三維天地的AI智能質量管控平臺可實時監控生產過程中的海量數據，精準識別潛在質量風險并快速響應，改變了傳統生產中質量問題發現滯后的局面。

　　如何推動人工智能在醫藥全產業鏈深度賦能？

　　為了實現人工智能向醫藥全產業鏈的深度賦能，業內認為需要從多方面協同推進。

　　數據是人工智能的基礎，應鼓勵醫藥企業、醫療機構、科研院所等合作建設醫藥工業大數據平臺，形成研發、生產、臨床、大健康等領域高質量數據集。同時，落實數據基礎制度，完善醫藥工業數據產權歸屬認定、市場交易、權益分配、利益保護等具體規則，規范數據跨境傳輸管理，促進數據要素的流通共享。

　　技術研發方面，支持相關單位建立醫藥大模型創新平臺，協同開展醫藥大模型技術產品研發、監管科學研究等。開展“人工智能賦能醫藥全產業鏈”應用試點，鼓勵龍頭醫藥企業與各方組成聯合體，打造標志性應用場景。培育專業化服務商，提供數智化診斷咨詢、解決方案供需對接等服務。

　　標準和規范的制定不可少。探索構建跨行業標準工作機制，編制醫藥工業數智化轉型標準化體系建設指南，推動制定基礎共性、核心應用、技術產品、數據與模型等重點標準，建立醫藥企業、園區、區域數智化轉型評價指標體系和評估方法，促進標準在各個環節的落地應用。

　　人才培養也是關鍵。人工智能在醫藥行業的廣泛應用需要大量既懂醫藥專業知識又懂AI技術的復合型人才。高校和職業院校應加強相關專業設置和課程建設，企業也應加強內部培訓和外部人才引進，為人工智能在醫藥全產業鏈的深度賦能提供人才保障。

　　結語

　　總的來看，人工智能向醫藥全產業鏈深度賦能是推動醫藥工業高質量發展的趨勢。通過在研發、生產等環節的深入應用，以及完善數據、技術、標準、人才等多方面的支撐體系，人工智能將助力醫藥行業提升創新能力、保障藥品質量、增強供應保障能力，為人們的健康福祉做出更大貢獻。

　　免責聲明：本文由AI生成，在任何情況下，本文中的信息或表述的意見，均不構成對任何人的投資建議。

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