【制藥網(wǎng) 市場分析】在9月11日的醫(yī)藥行業(yè)制造業(yè)企業(yè)座談會上，加快實施醫(yī)藥工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展行動、推進人工智能向醫(yī)藥全產(chǎn)業(yè)鏈深度賦能成為重要議題。人工智能技術的迅猛發(fā)展，為醫(yī)藥行業(yè)帶來了新的機遇，從基礎藥物研發(fā)到生產(chǎn)制造，再到創(chuàng)新產(chǎn)品攻關等各個環(huán)節(jié)，人工智能的融入都將大大提升產(chǎn)業(yè)效能，推動醫(yī)藥工業(yè)邁向高質(zhì)量發(fā)展的新階段。
 

　　人工智能在醫(yī)藥研發(fā)環(huán)節(jié)的應用
 

　　藥物研發(fā)是一個耗時且昂貴的過程，傳統(tǒng)模式下，從靶點發(fā)現(xiàn)到新藥上市往往需要10-15年，耗費數(shù)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(xiàn)狀。
 

　　在靶點發(fā)現(xiàn)方面，人工智能通過整合多組學數(shù)據(jù)，包括基因組、蛋白質(zhì)組、代謝組等，構(gòu)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(fā)現(xiàn)時間縮短了80%，成功篩選出治療肌萎縮側(cè)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(nèi)就設計出新型抗纖維化候選藥物，而傳統(tǒng)方法通常需要數(shù)年時間。據(jù)數(shù)據(jù)顯示，AI驅(qū)動的靶點識別成功率可提升至80%-90%，遠高于傳統(tǒng)方法的51%。
 

　　化合物篩選環(huán)節(jié)，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(jīng)網(wǎng)絡預測分子結(jié)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(shù)月的周期縮短至數(shù)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(shù)據(jù)增強試驗集，NLP和ML技術能優(yōu)化患者招募與匹配。Deep6AI平臺將患者招募時間從數(shù)月縮短至數(shù)天，匹配準確率提升50%。Unlearn.AI構(gòu)建“數(shù)字孿生”對照組，減少實際對照組人數(shù)，加速試驗進程。AI優(yōu)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(yī)藥生產(chǎn)制造數(shù)智化
 

　　在醫(yī)藥生產(chǎn)制造領域，人工智能的應用致力于提升生產(chǎn)效率、保障產(chǎn)品質(zhì)量和優(yōu)化設備管理。
 

　　生產(chǎn)設備的智能運維是關鍵一環(huán)。制藥生產(chǎn)設備種類繁多，任何一臺設備出現(xiàn)故障都可能導致生產(chǎn)中斷。通過在設備上安裝各類傳感器，實時采集設備運行數(shù)據(jù)，如溫度、壓力、轉(zhuǎn)速、振動等，AI算法對這些數(shù)據(jù)進行深入分析，能夠提前精準預測設備可能出現(xiàn)的故障。以迦南科技自主研發(fā)的數(shù)字孿生平臺為例，該系統(tǒng)結(jié)合先進AI算法，提前識別壓片機軸承磨損、包衣參數(shù)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(fā)故障導致的非計劃停機，維護成本降低30%。設備出現(xiàn)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(shù)調(diào)控對藥品質(zhì)量穩(wěn)定性至關重要。制藥工藝涉及眾多復雜參數(shù)，如反應溫度、時間、物料配比、pH值等，參數(shù)的微小波動都會影響藥品質(zhì)量。AI通過對大量歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)和實驗數(shù)據(jù)進行深度學習，建立精準工藝模型，確定不同條件下的最優(yōu)工藝參數(shù)組合。在某緩釋片項目中，迦南科技的AI系統(tǒng)將片劑硬度波動范圍從±5%縮小至±1.5%，有效保障了藥品質(zhì)量的穩(wěn)定性和一致性。生產(chǎn)過程中，AI實時監(jiān)測參數(shù)，一旦偏離最優(yōu)值立即自動調(diào)整。
 

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

　　如何推動人工智能在醫(yī)藥全產(chǎn)業(yè)鏈深度賦能？
 

　　為了實現(xiàn)人工智能向醫(yī)藥全產(chǎn)業(yè)鏈的深度賦能，業(yè)內(nèi)認為需要從多方面協(xié)同推進。
 

　　數(shù)據(jù)是人工智能的基礎，應鼓勵醫(yī)藥企業(yè)、醫(yī)療機構(gòu)、科研院所等合作建設醫(yī)藥工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺，形成研發(fā)、生產(chǎn)、臨床、大健康等領域高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。同時，落實數(shù)據(jù)基礎制度，完善醫(yī)藥工業(yè)數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)歸屬認定、市場交易、權(quán)益分配、利益保護等具體規(guī)則，規(guī)范數(shù)據(jù)跨境傳輸管理，促進數(shù)據(jù)要素的流通共享。
 

　　技術研發(fā)方面，支持相關單位建立醫(yī)藥大模型創(chuàng)新平臺，協(xié)同開展醫(yī)藥大模型技術產(chǎn)品研發(fā)、監(jiān)管科學研究等。開展“人工智能賦能醫(yī)藥全產(chǎn)業(yè)鏈”應用試點，鼓勵龍頭醫(yī)藥企業(yè)與各方組成聯(lián)合體，打造標志性應用場景。培育專業(yè)化服務商，提供數(shù)智化診斷咨詢、解決方案供需對接等服務。
 

　　標準和規(guī)范的制定不可少。探索構(gòu)建跨行業(yè)標準工作機制，編制醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)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(chǎn)品、數(shù)據(jù)與模型等重點標準，建立醫(yī)藥企業(yè)、園區(qū)、區(qū)域數(shù)智化轉(zhuǎn)型評價指標體系和評估方法，促進標準在各個環(huán)節(jié)的落地應用。
 

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

　　結(jié)語
 

　　總的來看，人工智能向醫(yī)藥全產(chǎn)業(yè)鏈深度賦能是推動醫(yī)藥工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的趨勢。通過在研發(fā)、生產(chǎn)等環(huán)節(jié)的深入應用，以及完善數(shù)據(jù)、技術、標準、人才等多方面的支撐體系，人工智能將助力醫(yī)藥行業(yè)提升創(chuàng)新能力、保障藥品質(zhì)量、增強供應保障能力，為人們的健康福祉做出更大貢獻。
 

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