“在醫(yī)藥領(lǐng)域，AI正從“嘗試者”蛻變?yōu)?ldquo;重塑者”。

從AI算法開始觸碰生命密碼的那一刻起，醫(yī)藥行業(yè)就開始了一場靜悄悄的變革。

曾幾何時(shí)，AI在醫(yī)藥領(lǐng)域的探索如同盲人摸象——項(xiàng)目鋪陳的繁雜無序，從影像識(shí)別到分子模擬，似乎所有領(lǐng)域都想插上一腳，卻往往在落地時(shí)折戟沉沙。

現(xiàn)在醫(yī)藥行業(yè)逐漸清醒：唯有錨定真正有價(jià)值的場景，牽手對(duì)的合作伙伴，AI才能掙脫實(shí)驗(yàn)室的桎梏，成為改變行業(yè)的生產(chǎn)力。

正如諾華CEO萬思瀚所言，AI對(duì)制藥業(yè)最深遠(yuǎn)的影響，終將定格在研發(fā)這一核心戰(zhàn)場。而英偉達(dá)與安進(jìn)聯(lián)手搭建模型平臺(tái)，也誓言要縮短藥物開發(fā)周期。

這些信息都在明白無誤地昭示：醫(yī)藥行業(yè)的AI應(yīng)用，開始跳出炫技的迷思，正以更務(wù)實(shí)的姿態(tài)，在研發(fā)攻堅(jiān)、效率革新、生態(tài)協(xié)同中尋找破局點(diǎn)。

那么，這場變革究竟藏著怎樣的邏輯？AI如何從“嘗試者”蛻變?yōu)?ldquo;重塑者”？答案就藏在那些聚焦價(jià)值、精準(zhǔn)落地的實(shí)踐之中。

適配轉(zhuǎn)型與效率革新，

醫(yī)藥企業(yè)AI升級(jí)的目標(biāo)

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2024年中國規(guī)模以上醫(yī)藥制造業(yè)企業(yè)達(dá)到了9793家，占工業(yè)總企業(yè)的比重為1.91%。規(guī)模以上醫(yī)藥工業(yè)企業(yè)合計(jì)增加值占全部工業(yè)增加值比重約為4%。

除此之外，中國藥企正在利用數(shù)智化開展著多維度的深刻變革。從發(fā)展邏輯的迭代，到對(duì)AI從認(rèn)知到實(shí)踐的態(tài)度轉(zhuǎn)變，再到借AI實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型適配與效率革新，這一系列變化勾勒出行業(yè)在時(shí)代浪潮中的探索路徑。

無論是業(yè)務(wù)模式的重構(gòu)、技術(shù)應(yīng)用的深化，還是運(yùn)營效能的提升，都指向同一個(gè)方向——中國藥企正在以更開放、更智能的姿態(tài)，應(yīng)對(duì)行業(yè)挑戰(zhàn)，開辟發(fā)展新局。

中國藥企發(fā)展的邏輯正在發(fā)生轉(zhuǎn)變。

金賽藥業(yè)首席信息官兼數(shù)字研究院院長鮮翾，在接受數(shù)據(jù)猿采訪中表示：“藥企的核心生產(chǎn)力最初源于研發(fā)。在患者篩查與管理中由于存在諸多產(chǎn)品需求，由此衍生出醫(yī)療器械、醫(yī)療耗材等業(yè)務(wù)，推動(dòng)企業(yè)從單一產(chǎn)品維度邁向多產(chǎn)品發(fā)展。”

鮮翾進(jìn)一步指出，在過去，藥品多由技術(shù)驅(qū)動(dòng)：從創(chuàng)新技術(shù)出發(fā)，用于特定分子開發(fā)，歷經(jīng)多年打磨后推動(dòng)藥品上市。同時(shí)，藥品擁有較長的專利周期，企業(yè)有充足時(shí)間布局銷售——建立銷售團(tuán)隊(duì)，通過銷售人員拜訪專家，改變其認(rèn)知，使專家認(rèn)可產(chǎn)品的臨床價(jià)值并推薦給患者，從而走向市場。

在這種模式下，企業(yè)的決策鏈條呈線性，增長相對(duì)穩(wěn)定，一旦達(dá)到銷售頂峰，在競爭對(duì)手尚未崛起前可維持較長時(shí)間。但其弊端也會(huì)逐漸顯現(xiàn)，如決策速度較慢，即便產(chǎn)品優(yōu)質(zhì)，過程中仍可能存在資源浪費(fèi)等。

現(xiàn)在國家積極推行醫(yī)藥集采和國談?wù)?。?duì)創(chuàng)新藥而言，國談成為快速進(jìn)入全國醫(yī)院合作體系的契機(jī)，許多醫(yī)院對(duì)非國產(chǎn)藥品準(zhǔn)入更為嚴(yán)格，體現(xiàn)了國家對(duì)醫(yī)藥創(chuàng)新能力的支持。這一變化意味著藥企不僅需要強(qiáng)化創(chuàng)新技術(shù)的底層平臺(tái)搭建能力，而且銷售模式也因國產(chǎn)政策的傾斜而面臨新的調(diào)整，從而改變中國藥企發(fā)展的底層邏輯。

從輕視到尊崇，中國藥企對(duì)AI態(tài)度發(fā)生了根本性轉(zhuǎn)變，智能化探索加速。

醫(yī)藥領(lǐng)域的AI應(yīng)用需實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與思維鏈的整合。

鮮翾敏銳的觀察到，在企業(yè)內(nèi)部，不同業(yè)務(wù)板塊的數(shù)字化進(jìn)程存在差異：供應(yīng)鏈側(cè)仍處于信息化階段；營銷側(cè)已達(dá)到數(shù)字化水平，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)在線、透明可追蹤；研發(fā)側(cè)等領(lǐng)域部分應(yīng)用場景則邁入智能化階段。

其中研發(fā)側(cè)則希望跳過傳統(tǒng)的信息化、數(shù)字化步驟，直接借助AI實(shí)現(xiàn)智能化“彎道超車”，避開繁瑣的系統(tǒng)建設(shè)和數(shù)據(jù)提取環(huán)節(jié)，直達(dá)結(jié)果應(yīng)用。

其核心在于底層知識(shí)的構(gòu)建，包括兩方面：一是多組學(xué)、病例等生物學(xué)相關(guān)數(shù)據(jù)的建立；二是人類多年的科研發(fā)現(xiàn)（如學(xué)術(shù)平臺(tái)成果）及企業(yè)內(nèi)部積累知識(shí)的整理，最終搭建公司級(jí)知識(shí)平臺(tái)與圖譜。

“過去藥企常輕視AI的基礎(chǔ)建設(shè)和應(yīng)用，如今開始對(duì)AI大模型逐漸產(chǎn)生敬意，這一態(tài)度轉(zhuǎn)變?yōu)樾袠I(yè)帶來顯著的變化。”鮮翾表示。

與此現(xiàn)實(shí)向呼應(yīng)，工業(yè)和信息化部等7部門聯(lián)合發(fā)布的《醫(yī)藥工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)施方案》明確，到2027年，數(shù)字技術(shù)將深度賦能醫(yī)藥全產(chǎn)業(yè)鏈，到2030年，規(guī)模以上醫(yī)藥企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型全覆蓋。

目前，醫(yī)藥企業(yè)AI升級(jí)的需求鎖定在適配轉(zhuǎn)型與效率革新等方面，鮮翾將其概括為三個(gè)特點(diǎn)：

第一，轉(zhuǎn)型需求倒逼能力升級(jí)。國家政策帶來市場機(jī)會(huì)后，醫(yī)藥企業(yè)需快速提升團(tuán)隊(duì)能力：既要招募足夠人員覆蓋市場，更要確保團(tuán)隊(duì)能快速掌握產(chǎn)品知識(shí)、清晰地向?qū)＜覀鬟f價(jià)值。而目前許多醫(yī)藥人才還不具備高效學(xué)習(xí)能力，這促使企業(yè)從2023年初啟動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，首要目標(biāo)是讓決策鏈條透明化，需確保銷售、費(fèi)用從預(yù)算到執(zhí)行的全鏈條數(shù)據(jù)真實(shí)、可靠、及時(shí)，實(shí)現(xiàn)可視化追蹤。

第二，通過AI突破打破傳統(tǒng)系統(tǒng)的瓶頸。數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，技術(shù)團(tuán)隊(duì)面臨系統(tǒng)搭建的挑戰(zhàn)：梳理業(yè)務(wù)流程、開發(fā)或定制軟件需耗費(fèi)大量時(shí)間。而AI升級(jí)有望打破這一困境：大模型和AIoT設(shè)備的應(yīng)用，讓數(shù)據(jù)獲取與處理更高效——無需手動(dòng)填表，銷售可通過語音輸入，結(jié)合NLP技術(shù)自動(dòng)處理；設(shè)備直接采集數(shù)據(jù)，減少人工干預(yù)，替代了傳統(tǒng)依賴系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)化輸入、刻畫個(gè)人行為等模式。

第三，利用AI實(shí)現(xiàn)運(yùn)營管理的優(yōu)化。企業(yè)已有成熟的經(jīng)營管理指標(biāo)體系，AI進(jìn)一步推動(dòng)落地效果。未來，系統(tǒng)可能不再是依賴核心，人類通過自然語音對(duì)話即可完成操作，甚至每個(gè)人的數(shù)字分身能處理工作總結(jié)、代辦事務(wù)，實(shí)現(xiàn)跨分身溝通，大幅提升運(yùn)營效率。

探索人工智能應(yīng)用，

增強(qiáng)企業(yè)核心競爭力

中國藥企的核心競爭力逐漸增強(qiáng)，在全球舞臺(tái)上嶄露頭角。2025年美國《制藥經(jīng)理人》雜志公布的“全球制藥企業(yè)50強(qiáng)”榜單中，有6家中國企業(yè)上榜。

在新藥研發(fā)方面，根據(jù)Citeline旗下的Pharmaprojects數(shù)據(jù)庫顯示，中國研發(fā)管線數(shù)（Pipeline Count，藥企當(dāng)前處于研發(fā)階段的藥物項(xiàng)目總數(shù)）位居全球第二，2025年有7032個(gè)，且保持15.1%的高速增長，全球有17%（1181家）的藥物研發(fā)企業(yè)總部設(shè)在中國。

在全球智能化浪潮下，眾多的中國醫(yī)藥企業(yè)積極探索人工智能應(yīng)用，以提升研發(fā)效率、優(yōu)化醫(yī)療服務(wù)、創(chuàng)新商業(yè)模式，增強(qiáng)企業(yè)核心競爭力。

金賽藥業(yè)的AI應(yīng)用實(shí)踐與突破非常具有代表性。

作為創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的全產(chǎn)業(yè)鏈制藥企業(yè)，金賽藥業(yè)的業(yè)務(wù)從生長激素拓展至腫瘤、免疫、內(nèi)分泌代謝等多領(lǐng)域，通過高額研發(fā)投入、產(chǎn)學(xué)研合作及AI賦能，打造多元化創(chuàng)新產(chǎn)品管線，朝著全球領(lǐng)先制藥公司的目標(biāo)邁進(jìn)。

鮮翾介紹說：“金賽藥業(yè)將‘SMART原則’作為AI應(yīng)用的最高準(zhǔn)則，要求AI應(yīng)用必須能量化降本增效成果，并明確各環(huán)節(jié)的知識(shí)貢獻(xiàn)需求。這一原則推動(dòng)員工從底層工作中解放出來，同時(shí)也對(duì)其能力提出更高挑戰(zhàn)。 ”

同時(shí)她也指出，借助AI，金賽藥業(yè)的精細(xì)化管理得以延伸：通過對(duì)中高管會(huì)議錄音分析，評(píng)估其工作是否符合SMART原則（如是否賦能一線、解決實(shí)際問題），破解了以往中高管能力難以量化的難題；同時(shí)，AI能深度理解工作場景，讓管理半徑顯著擴(kuò)大。

在研發(fā)端，AI打破了傳統(tǒng)依賴人工經(jīng)驗(yàn)的模式：9000萬篇醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)可通過AI高效處理，輔助研發(fā)人員結(jié)合公司內(nèi)部資產(chǎn)、全球最新科研進(jìn)展及臨床專家意見，形成更精準(zhǔn)的探索結(jié)論。

AI也推動(dòng)“干實(shí)驗(yàn)”（計(jì)算生物、計(jì)算化學(xué)的虛擬分子生成與性能測試）與“濕實(shí)驗(yàn)”（實(shí)驗(yàn)室實(shí)體實(shí)驗(yàn)）協(xié)同：部分實(shí)驗(yàn)交由CRO公司完成，同時(shí)通過AI記錄和模擬內(nèi)部研發(fā)團(tuán)隊(duì)的“經(jīng)驗(yàn)手感”，實(shí)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)的數(shù)字化沉淀與復(fù)制。

另外，金賽藥業(yè)利用AI實(shí)現(xiàn)了經(jīng)驗(yàn)傳承的數(shù)字化突破。對(duì)于難以拆解的“隱性經(jīng)驗(yàn)”（如資深專家的思維鏈和操作邏輯），AI提供了新的解決方案：通過持續(xù)記錄專家的行為（如診療中的病例查看、檢測選擇、治療方案制定等），并結(jié)合其主動(dòng)輸出的思維過程，AI可模擬并透明化這些經(jīng)驗(yàn)，最終實(shí)現(xiàn)“復(fù)制”專家能力的效果，解決了傳統(tǒng)數(shù)字化方法難以拆解隱性知識(shí)的痛點(diǎn)。

雙鶴潤創(chuàng)搭建AI驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新藥物開發(fā)平臺(tái)，為生物醫(yī)藥創(chuàng)新提供一站式服務(wù)。

北京雙鶴潤創(chuàng)科技有限公司作為華潤雙鶴旗下的科技創(chuàng)新平臺(tái)，自主搭建涵蓋創(chuàng)新藥分子設(shè)計(jì)、藥物化學(xué)、藥理毒理等六大技術(shù)平臺(tái)，支持腫瘤、代謝、兒科等領(lǐng)域藥物開發(fā)。多個(gè)1類新藥依托平臺(tái)能力快速推進(jìn)至臨床階段，如核心研發(fā)項(xiàng)目Fascin蛋白抑制劑，作為全球首款針對(duì)腫瘤轉(zhuǎn)移的創(chuàng)新藥，僅用3年時(shí)間便推至Ⅱ期臨床研究，顯著減少對(duì)外部CRO的依賴。

另外，通過人工智能分子設(shè)計(jì)（AI）技術(shù)，實(shí)現(xiàn)靶點(diǎn)篩選、分子優(yōu)化、成藥性預(yù)測的全流程智能化。在與北京某三甲醫(yī)院合作的眼科項(xiàng)目中，僅設(shè)計(jì)合成少量分子便確定候選化合物（PCC），臨床前研發(fā)周期大幅縮短。該眼科項(xiàng)目通過人工智能從分子設(shè)計(jì)到IND enabling用時(shí)不到10個(gè)月，相比傳統(tǒng)方法至少提升6個(gè)月時(shí)間。

在齊魯制藥的應(yīng)用中，浪潮云帆醫(yī)藥科研智能體解決了科研人員分析專利文獻(xiàn)的難題。

傳統(tǒng)模式下，10人團(tuán)隊(duì)每周僅能分析幾百篇專利，靶點(diǎn)提取準(zhǔn)確率低；引入該智能體后，10人團(tuán)隊(duì)精簡至1人，每周可完成千余篇專利分析，靶點(diǎn)識(shí)別準(zhǔn)確率提高至90%。它能快速鎖定全球?qū)＠麕熘信c靶點(diǎn)相關(guān)的最新研究成果，提取關(guān)鍵要素信息，跟蹤全球競爭態(tài)勢。

另外，與DeepSeek大模型融合后，突破多元異構(gòu)信息語義鴻溝，研發(fā)專利語義深度解析引擎，實(shí)現(xiàn)通用大模型邏輯推理能力與醫(yī)藥領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)的深度耦合。

此外，其數(shù)字人 “內(nèi)容對(duì)比助手” 在藥品生產(chǎn)環(huán)節(jié)，能快速定位文件差異，將文件審核精確度提升至90%，保障藥品合規(guī)性管理。

天士力數(shù)智本草大模型助力中醫(yī)藥研發(fā)，開了一個(gè)先河。

天士力數(shù)智中藥團(tuán)隊(duì)基于華為澎湃算力和向量庫等先進(jìn)工具，融入中醫(yī)藥守正（包括1000+古籍及翻譯，9萬+方劑，4萬+中成藥等）、創(chuàng)新（4千萬+文獻(xiàn)摘要，3百萬+天然產(chǎn)物等）、產(chǎn)業(yè)化（10萬+臨床方案，16萬+中藥專利以及藥典政策指南等）三大類海量數(shù)據(jù)，搭建“數(shù)智本草”大模型。

一是實(shí)現(xiàn)了全鏈條研發(fā)輔助。該模型在參數(shù)量、產(chǎn)業(yè)證據(jù)完整性以及數(shù)據(jù)豐富性方面優(yōu)勢明顯，不僅具備語言處理能力，還擁有計(jì)算大模型，可提供可溯源的中藥研發(fā)證據(jù)鏈條。通過智能問答、交互計(jì)算與文檔生成三種模式，為用戶提供從中藥機(jī)制解析到中藥復(fù)方及組分創(chuàng)新開發(fā)的全鏈條研發(fā)輔助，實(shí)現(xiàn)證據(jù)提煉、輔助決策與效能提升，促進(jìn) “從病到方” 和 “從方到病” 兩大目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

二是開發(fā)圍繞診療、學(xué)習(xí)、研究的一系列應(yīng)用產(chǎn)品。例如，專為臨床大夫開發(fā)的智能問診系統(tǒng)，內(nèi)置國醫(yī)大師獨(dú)特經(jīng)驗(yàn)和四診算法，實(shí)現(xiàn)語音輸入和實(shí)時(shí)分析，提升診療效率和準(zhǔn)確率；中成藥推薦系統(tǒng)幫助中藥店店員自動(dòng)語音輸入，實(shí)時(shí)顯示大病預(yù)警、問診建議、藥品推薦及價(jià)格、庫存、用藥安全等信息，解決顧客健康相關(guān)問題。

深耕細(xì)作場景，

讓AI成為行業(yè)的變革之力

醫(yī)藥企業(yè)的AI應(yīng)用最怕陷入“眉毛胡子一把抓”的困境，盲目跟風(fēng)布局卻難見實(shí)效。其破局的核心正在于精準(zhǔn)發(fā)掘真正有價(jià)值的場景。

從研發(fā)環(huán)節(jié)的核心攻堅(jiān)，到信息工具向研發(fā)輔助的深度轉(zhuǎn)型，從企業(yè)內(nèi)部的協(xié)同提效，再到醫(yī)院端工具的落地賦能，這四類場景構(gòu)成了醫(yī)藥AI應(yīng)用的關(guān)鍵賽道。

☆聚焦研發(fā)場景的人機(jī)協(xié)同與經(jīng)驗(yàn)賦能

在藥企AI應(yīng)用的諸多方向中，研發(fā)場景是核心陣地，通過技術(shù)賦能資深經(jīng)驗(yàn)、構(gòu)建高效人機(jī)協(xié)同模式，推動(dòng)藥物研發(fā)從傳統(tǒng)“試錯(cuò)”向精準(zhǔn)化、高效化轉(zhuǎn)型。

研發(fā)場景的AI應(yīng)用核心就是學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)思維鏈。聚焦于“經(jīng)驗(yàn)大腦”——即學(xué)習(xí)和理解資深研發(fā)人員的思維鏈。通過解析專家在靶點(diǎn)篩選、分子設(shè)計(jì)、臨床試驗(yàn)方案制定等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的決策邏輯，AI能將復(fù)雜的研發(fā)經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為可復(fù)用的規(guī)則與判斷模型。這不僅讓高難度的制藥工作實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化、可追溯，更為人機(jī)協(xié)同奠定了基礎(chǔ)，使AI從簡單工具升級(jí)為能理解研發(fā)深層邏輯的“輔助決策者”。

人機(jī)協(xié)同則是明確分工，各展所長。在藥物研發(fā)中，人與機(jī)器的定位需清晰界定。當(dāng)前技術(shù)下，機(jī)器尚無法獨(dú)立完成核心決策，所謂“一鍵生成分子”等噱頭缺乏實(shí)際價(jià)值。實(shí)際研發(fā)中，機(jī)器的核心作用是拓展思路，如通過AI模型快速篩選海量化合物、預(yù)測分子活性與毒性，為研發(fā)人員提供更多潛在方向；而人類則憑借專業(yè)經(jīng)驗(yàn)負(fù)責(zé)最終把關(guān)，在機(jī)器提供的可能性中做出精準(zhǔn)決策，把控研發(fā)流程的每一步推進(jìn)。這種“機(jī)器拓展邊界+人類核心決策”的協(xié)同模式，是藥物研發(fā)高效推進(jìn)的關(guān)鍵。

☆從信息工具到研發(fā)輔助的進(jìn)階之路

在藥企AI應(yīng)用的演進(jìn)中，從單純的信息處理工具向深度研發(fā)輔助的跨越，是技術(shù)價(jià)值深化的關(guān)鍵一步。這一轉(zhuǎn)型不僅體現(xiàn)在工具功能的升級(jí)，更在于通過多技術(shù)協(xié)同，將AI深度融入研發(fā)全流程，成為科研決策的“增效器”。

多技術(shù)協(xié)同構(gòu)建研發(fā)輔助基礎(chǔ)能力。藥企的研發(fā)輔助AI并非單一工具，而是智能體與深度技術(shù)的協(xié)同體系。它整合了深度學(xué)習(xí)、結(jié)構(gòu)生成（如AlphaFold系列）等技術(shù)，尤其在分子篩選、化合物生成等核心環(huán)節(jié)形成合力。例如，通過深度學(xué)習(xí)分析海量分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，結(jié)合結(jié)構(gòu)生成技術(shù)預(yù)測潛在活性分子，為研發(fā)提供更精準(zhǔn)的候選方向，實(shí)現(xiàn)技術(shù)能力與研發(fā)需求的精準(zhǔn)匹配。

從信息處理到科研賦能，解放基礎(chǔ)勞動(dòng)，聚焦核心決策。“早期AI在藥企多作為信息工具存在，而如今已進(jìn)階為能承擔(dān)基礎(chǔ)科研工作的助手。”鮮翾表示，“如金賽藥業(yè)的GenAIR智能科研助手替代了以往由實(shí)習(xí)生或新人完成的重復(fù)性任務(wù)，讓研發(fā)人員從繁瑣的信息整理中解放出來，聚焦更具創(chuàng)造性的分析與決策。”

知識(shí)圖譜與方向錨定，提升前期探索效率。借助大模型與RAG技術(shù)，AI平臺(tái)能整合多源信息構(gòu)建動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜。若圖譜實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化更新與衍生，研究者可快速從中學(xué)習(xí)領(lǐng)域前沿、關(guān)聯(lián)研究進(jìn)展，高效錨定科研方向。

從信息工具到研發(fā)輔助，藥企AI的進(jìn)階不僅是技術(shù)的升級(jí)，更是研發(fā)模式的革新——通過技術(shù)賦能與人機(jī)協(xié)同，讓科研效率與精準(zhǔn)度實(shí)現(xiàn)雙重提升，為藥物研發(fā)注入持續(xù)動(dòng)力。

☆藥企協(xié)同深化與效能升級(jí)的實(shí)踐路徑

在醫(yī)藥行業(yè)競爭加劇與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的雙重驅(qū)動(dòng)下，AI正成為打破部門壁壘、提升組織效率的核心工具。從跨領(lǐng)域人才協(xié)作到全鏈路數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，從個(gè)體能力增強(qiáng)到管理模式革新，AI通過多維度滲透，推動(dòng)藥企實(shí)現(xiàn)協(xié)同效率與運(yùn)營效能的雙重突破。

鮮翾表示藥企與AI的協(xié)作，將帶來四個(gè)層面的深刻變革。

1、跨領(lǐng)域人才協(xié)同，AI消除壁壘，推動(dòng)理性協(xié)作。藥企往往涵蓋研發(fā)、生產(chǎn)、銷售、市場等多領(lǐng)域，不同背景人才（如C端營銷人才與ToB研發(fā)人才）的思維差異和溝通壁壘，常導(dǎo)致協(xié)作低效。AI智能體（Agent）成為破解這一難題的關(guān)鍵：它通過標(biāo)準(zhǔn)化溝通流程、過濾情緒化表達(dá)，將協(xié)作錨定在數(shù)據(jù)與邏輯層面。

例如，在新藥上市前的跨部門籌備中，市場團(tuán)隊(duì)的用戶洞察、研發(fā)團(tuán)隊(duì)的臨床數(shù)據(jù)、銷售團(tuán)隊(duì)的渠道分析，可通過AI智能體整合為統(tǒng)一數(shù)據(jù)看板，自動(dòng)識(shí)別分歧點(diǎn)并基于數(shù)據(jù)提出解決方案，推動(dòng)各領(lǐng)域人才快速達(dá)成共識(shí)，減少內(nèi)耗。

2、數(shù)據(jù)與AI雙向驅(qū)動(dòng)，釋放數(shù)據(jù)價(jià)值。數(shù)據(jù)是藥企協(xié)同與效能的基石，而AI則是激活數(shù)據(jù)價(jià)值的引擎，二者形成雙向優(yōu)化循環(huán)。如藥企常面臨數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)爭議（如區(qū)域銷售業(yè)績歸屬、研發(fā)項(xiàng)目成本分?jǐn)偟龋珹I通過標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)采集口徑（如銷售數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)對(duì)接CRM系統(tǒng)、研發(fā)成本自動(dòng)關(guān)聯(lián)項(xiàng)目編號(hào)），從源頭減少分歧。借助Chat BI等工具，數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)集生成、指標(biāo)計(jì)算效率提升。”

3、分層賦能，個(gè)體提效與組織能力沉淀并行。AI對(duì)藥企的賦能呈現(xiàn)“個(gè)體-組織”分層滲透的特點(diǎn)，既增強(qiáng)個(gè)體戰(zhàn)斗力，又夯實(shí)組織根基：AI成為個(gè)體能力的“放大器”，推動(dòng)員工從重復(fù)勞動(dòng)中解放，轉(zhuǎn)向高價(jià)值創(chuàng)造性工作；藥企通過AI構(gòu)建部門級(jí)動(dòng)態(tài)知識(shí)庫，內(nèi)容需經(jīng)校驗(yàn)與審批并與標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)流程（SOP）綁定。未來，AI甚至可自動(dòng)識(shí)別知識(shí)庫中的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)（如過期的生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)），讓人員僅聚焦異常處理，流程效率會(huì)得到提升。

4、管理模式適配，實(shí)現(xiàn)從“管控”到“AI統(tǒng)籌”。AI時(shí)代倒逼藥企管理模式升級(jí)，管理者需從傳統(tǒng)的進(jìn)度、資源管控，轉(zhuǎn)向?qū)?ldquo;人機(jī)協(xié)作”的統(tǒng)籌，實(shí)現(xiàn)任務(wù)分工精細(xì)化、ROI核算動(dòng)態(tài)化。

☆助力醫(yī)院AI工具建設(shè)與場景落地

在醫(yī)療數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，藥企正成為醫(yī)院AI工具建設(shè)的重要協(xié)同者。通過深度對(duì)接臨床需求、聯(lián)合開發(fā)迭代、破解技術(shù)痛點(diǎn)，藥企與醫(yī)院共同推動(dòng)AI工具從實(shí)驗(yàn)室走向臨床場景，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)醫(yī)生的精準(zhǔn)賦能與醫(yī)療效率的提升。

院企協(xié)同開發(fā)，實(shí)現(xiàn)從臨床需求到工具落地全流程共建。藥企助力醫(yī)院AI工具建設(shè)的核心，在于以臨床需求為起點(diǎn)，與醫(yī)生共同完成從開發(fā)到優(yōu)化的全流程。鮮翾說，“我們幫醫(yī)院的醫(yī)生搭建AI工具，為其工作賦能。比如說針對(duì)孕期的媽媽如何用藥的場景，我們的技術(shù)團(tuán)隊(duì)完成AI原型（demo）搭建，醫(yī)生持續(xù)輸入臨床高頻問題（如孕期合并高血壓的用藥選擇、藥物致畸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等），驗(yàn)證工具回答的專業(yè)性并沉淀標(biāo)準(zhǔn)化答案；我們的技術(shù)團(tuán)隊(duì)則通過提示工程（prompt engineering）和小范圍參數(shù)調(diào)整迭代模型，目標(biāo)是將回答準(zhǔn)確率提升至85%以上。這一過程中，醫(yī)生的臨床經(jīng)驗(yàn)與藥企的技術(shù)能力形成互補(bǔ)，讓工具更貼合實(shí)際診療場景。”

聚焦高頻場景，瞄準(zhǔn)醫(yī)生最迫切的“效率痛點(diǎn)”。AI工具的開發(fā)始終錨定醫(yī)生臨床工作中的高頻需求場景，直擊信息繁雜、記憶負(fù)荷大等痛點(diǎn)。如罕見病病因復(fù)雜、病例分散，醫(yī)生常面臨“信息碎片化”難題。鮮翾表示：“AI工具能整合全球罕見病研究文獻(xiàn)、病例數(shù)據(jù)、用藥經(jīng)驗(yàn)，可快速響應(yīng)患者精細(xì)化咨詢（如某罕見遺傳病的藥物選擇與劑量調(diào)整），輔助醫(yī)生做出更精準(zhǔn)的判斷。這些場景均因“信息密度高、專業(yè)性強(qiáng)、標(biāo)準(zhǔn)化需求迫切”而成為AI工具的最佳落腳點(diǎn)，最終實(shí)現(xiàn)醫(yī)生效率與診療質(zhì)量的雙重提升。”

破解“幻覺”難題，以標(biāo)準(zhǔn)化測試筑牢可靠性根基。AI模型的幻覺（生成錯(cuò)誤信息）是臨床應(yīng)用的最大障礙，而藥企通過建立場景化測試體系，為工具可靠性提供保障。鮮翾解釋道，其核心邏輯是每個(gè)應(yīng)用場景構(gòu)建專屬測試集，如同大模型發(fā)布前的基準(zhǔn)測試——當(dāng)有新模型宣稱功能升級(jí)時(shí)，通過測試集驗(yàn)證其回答準(zhǔn)確性，且需由臨床醫(yī)生和藥學(xué)專家共同判斷。這種跨界驗(yàn)證雖需協(xié)調(diào)臨床與技術(shù)團(tuán)隊(duì)的認(rèn)知差異，但從根本上避免了錯(cuò)誤信息對(duì)診療的干擾，為工具落地掃清了關(guān)鍵障礙。

這些生動(dòng)的實(shí)踐，只是醫(yī)藥行業(yè)AI應(yīng)用的冰山一角，背后蘊(yùn)藏著的巨大潛力，正等待我們進(jìn)一步挖掘與探索。

來源：數(shù)據(jù)猿