打破“数据孤岛！我国医药工业数智化转型加速

近年来，随着国家政策支持、技术创新加速，我国医药工业正加快推进自动化、信息化、数字化、智能化转型，逐步构建更加高效、精准、柔性的现代医药制造体系。数智化转型不仅提升了药品研发与生产效率，也推动了医药产业向高质量发展迈进。

2025年4月24日，7部门印发《医药工业数智化转型实施方案（2025-2030年）》，提出两步走发展目标：到2027年，医药工业数智化转型取得重要进展；到2030年，规上医药工业企业基本实现数智化转型全覆盖。

/01/医药工业"数据孤岛"现象突出

我国医药产业快速发展，已成为全球第一大原料药出口国。与此同时，医药工业在数智化发展过程中仍面临顶层设计和协调引导不够完整、主动转型能力不足、支撑服务体系有待完善。

·"十四五"医药工业发展规划明确提出，要推动医药制造与新一代信息技术深度融合，加快数字化、智能化升级。

·"健康中国2030"规划纲要、中国制造2025等政策均强调医药产业智能化发展的重要性。

当前，医药工业数智化转型有哪些难点？

中国工程院院士董家鸿接受采访时表示，难点主要集中在数据要素整合、专业化人才供给及跨领域协同机制三个方面。临床医疗数据与产业研发数据互联互通机制尚不成熟，各方数据标准差异较大，导致"数据孤岛"现象突出。现有技术团队对临床需求的解读能力有限，制约了AI药物研发、智能诊疗工具等关键技术的产业化落地效率。机制层面，监管、医疗卫生、企业、科研院所间的协同机制有待健全完善，技术研发与临床应用需进一步协同。

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/02/关键技术驱动医药产业

AI+医药研发：

传统新药研发中的一个著名难题 --"双十"难题：平均要投入10年时间、10亿美元成本，才可能研发出一款新药。传统药物研发之所以如此艰难，是因为在这个过程中，大量的时间往往耗费在重复性的实验工作上，比如分子筛选、活性测试、毒性预测等。

相较于传统药物研发，AI技术能将药物发现、临床前研究的时间缩短近40%，临床新药研发成功率可从12%提高到约14%。AI不仅能大幅缩短药物研发周期，还能显著降低研发成本，为中国制药企业实现创新突破提供了一条新路径。

从技术层面来看，AI制药相较于传统药物研发的优势主要体现在三个核心环节：药物筛选、作用机制预测、以及临床试验优化。

在分子设计与筛选环节，传统方法主要依赖科研人员基于经验进行化合物库筛选，往往需要在数百万个分子中逐一测试，犹如大海捞针。而AI通过深度学习算法，特别是生成对抗网络(GAN)和变分自编码器(VAE)，可以自主设计和筛选分子结构。传统科学家一天最多测试几百个化合物，AI分分钟能同时分析几百万个！

在作用机制预测和方面，传统测试方法得一步步试，先在试管里试试，再找小白鼠试试，最后才敢往人身上试。而AI可以采用多尺度模拟系统，同时在分子、细胞和器官层面进行模拟整过程，预测药物的脱靶效应和毒性，大大降低了后期临床失败的风险。

在临床试验优化方面，AI能够基于患者的个体差异，为每位受试者量身定制最适合的试验方案，从而提高临床试验的可靠性和有效性并实时监测指标与数据

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/03/数智化转型的典型应用场景

就在刚刚发布的方案，总结了医药研发、医药生产、医药质量安全、流通与追溯等6个方面41个典型场景，为医药企数智化转型工作提供参考。

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