AI在制藥領域的應用AI為何能改變制藥行業的游戲規則十月20242AI在制藥領域的應用執行摘要AI可提升制藥企業的營收和利潤AI能夠在制藥價值鏈中釋放巨大價值。應用得當時，它可以同時提高效率和收益，并在更短時間內為患者提供更好的藥物。在研發環節，AI能夠生成更好、更有效的候選藥物，加速從藥物發現到臨床前候選階段的進程。在運營和生產環節，AI通過釋放全價值鏈改進潛力、實現除自動化以外的效率提升。AI的最新發展賦能新用例顯著改善各種生產關鍵績效指標。商業化領域也受益于AI。使用AI工具直接協助與醫務人員互動的應用日益增多，更快速為團隊提供重要的醫療信息。AI還可以通過使用市場表現數據為銷售、營銷和市場準入環節提供獨到洞察。將AI整合進公司流程為制藥公司提供了改善營收和利潤的巨大潛力，機會正當時。然而，企業必須考慮大量因素，才能使AI實施真正有效。不斷增加的監管壓力以及擴展AI應用案例的需求，帶來了一系列復雜的運營和組織挑戰。在羅蘭貝格，我們根據每家公司的AI發展成熟度，提供一種模塊化方法滿足不同公司需求。我們的定制化解決方案可以幫助公司量身打造其AI應用之旅，以最大程度地提高公司應用適配性和影響力。3AI在制藥領域的應用獲取AI收益收益和效率的提高，具體取決于價值鏈所屬環節應用得當時，AI可以同時提高有效性和效率，在更短的時間內為患者帶來更好的藥物。然而，效率和收益的提升潛力因價值鏈環節而異。因此，合理管理AI預期以調整AI投資至關重要。獲取收益AI在制藥價值鏈中的應用（部分示例）制藥價值鏈1研發2運營與生產3商業化?

產品組合優化?

藥物發現?

化學、制造和控制(CMC)?

采購?

市場研究?

營銷組合優化?

分子生成?

供應風險管理?

需求預測?

現場人員優化AI主要應用領域?

生物標記開發?

臨床試驗設計?

臨床試驗數據分析和報告撰寫?

宣傳材料制作?

庫存/生產規劃?

質量管理?

關鍵意見領袖（KOL）管理?

（醫療）知識管理?

供應商關系管理預期提效預期增益高低資料來源:GenerativeA,Techtarget,Press4AI在制藥領域的應用AI如何助力研發在整個產品開發過程中提升創新力和效率在研發環節，AI可以在多個領域增加價值，如計算機模擬研究、醫學洞察和濕實驗室支持。AI已經能夠通過生成更好、更有效的候選藥物，加速從藥物發現到臨床前候選階段的進程，幫助藥物發現環節變革。新型數字化助手AI如何提高創新力和效率“AI在研發中的應用”高效流程創新產品AI在研發中的應用?

更快的數據分析和計算機模擬測試加速開發過程?

多靶點藥物研發中，提高質量?

預測性設計生成提升創新力?

增強的數據處理能力提升質量技術接管研發技術助力研發資料來源:羅蘭貝格5AI在制藥領域的應用加速創新AI正在推動從藥物發現到臨床前候選階段的全面變革AI已經在研發領域取得了令人矚目的成果。一些機構發現，從藥物發現到臨床前候選階段的時間最多可縮短50%，由于測試候選物的迭代次數減少和設計更優，成本也可實現類似程度的下降。例如

，重新利用現有分子通常需要三到五年的時間，而流程通過AI賦能后、只需兩到三年即可完成，并降低30%-50%的成本。已經證實收益AI對藥物發現時間和成本減少的潛在影響情景到臨床前候選藥物(PCC)的時間(年)到臨床前候選藥物(PCC)的成本(百萬美元)基線8–115–7基線35-5525-40針對位置或了解較少的靶點-35–40%-40–50%-30–40%-25–30%-40–50%-30–50%AI賦能流程AI賦能流程基線5–8基線25-4015-20來自現有化藥成分的分子，用于已充分理解的靶點AI賦能流程5–7AI賦能流程基線3–5基線15-3010-15將現有分子重新利用于靶點AI賦能流程2–3AI賦能流程1

臨床前候選藥物(PCC)

是指在早期實驗室研究和動物模型中顯示出良好效果、但尚未在人體臨床試驗中進行測試的化合物或候選藥物資料來源:WellcomeTrust,TD

Cowen,相關企業訪談6AI在制藥領域的應用AI在研發環節的挑戰數據可得性、企業能力和監管框架企業必須考慮眾多因素才能使AI實施真正有效。數據可得性問題眾所周知，但這只是冰山一角，企業能力和監管框架也十分關鍵。以監管框架為例：在2020年至2021年期間，向美國食品和藥物管理局

(FDA)

提交的材料中使用AI的數量增加了十倍。因此，美國食品藥品管理局和歐洲藥品管理局紛紛發起多項舉措，旨在為藥物發現環節中使用AI提供指導方針。隨著技術日益成熟，了解這些方針及其未來發展趨勢對于可持續實施AI至關重要。深入探討有效實施AI的潛在阻力數據可得性?

該領域的數據可得性現狀如何？?

數據池中是否已經檢測到偏差？企業能力進一步討論?

員工目前對

AI使用的認知程度如何，還需要補充哪些方面？監管框架?

最近針對

AI使用出臺了哪些監管限制？?

將AI整合進企業流程并保持合規性和質量需要哪?

未來監管是否會進一步限制AI在制藥領域的應用？些治理架構？阻力較大阻力較小資料來源：羅蘭貝格7AI在制藥領域的應用廣泛收益AI能提高一系列生產關鍵績效指標(KPI)AI的最新發展賦能新用例顯著改善各種生產關鍵績效指標，最多可提高25%

的收入和縮短10%

的上市時間。節省時間、節降成本基于AI的生產解決方案收益有形收益無形收益例如：基于視覺的自動化質量控制、手動工作流程自動化、基于視覺的裝配自動化例如：機器參數優化以提高設備綜合效率(OEE)

并降低能源消耗例如：搭載AI車輛、路線規劃優化50%40%30%20%10%20–40%20–40%例如：靈活的自動化解決方案和工廠布局20–40%10–35%10–30%10–30%例如：通過機器參數優化減少廢棄物料5–20%5–15%例如：預測性運維和基于AI的排例如：

基于機器視覺的安全區域障支持人工物料機器

&

流程能源消耗維護/服務內部物流生產靈活性安全性&

工作時長影響高達25%多達10%收入提升上市時間縮短1

常規減少潛力資料來源：羅蘭貝格8AI在制藥領域的應用獨到的商業洞見以最好滿足患者需求AI如何監測和提升商業表現更深入的理解AI可助力市場洞察和企業戰略在產品上市階段，AI可以在監管和醫學事務及商業職能等各個方面提供支持。監管和醫學事務加快審批流程并保持合規性AI可以通過多種方式幫助加快審批提交并保持合規，例如自動追蹤監管變化和合規性預測。在醫學事務方面，AI可以提供批準后真實世界數據(RWD)

增強追蹤，并為信息服務和現場運營等提供行政支持。1審批提交支持和合規性監控?

創建監管申報資料包藥物警戒和醫學事務?

追蹤并預測批準后的醫療真實世界數據(RWD)

，重點關注不良反應利用市場表現數據，AI可以為銷售、營銷和市場準入環節提供獨到見解，例如內容創作、知識管理和報銷建模等。同時，AI也可以收集和預測市場表現數據。?

自動追蹤監管變化并進行合規性預測?

為醫療信息服務和現場運營(MSL)

提供行政支持和知識管理使用AI的公司通常聚焦于監管和醫學事務或商業化。因此，制藥公司往往傾向于收購針對特定業務部門或任務的AI工具或服務，或獨立開發公司平臺以便在全公司范圍內進行推廣。商業績效追蹤并提升商業績效2?

戰略洞察和銷售追蹤?

營銷組合優化?

內容創建營銷市場洞察和企業戰略?

戰略洞察和銷售追蹤?

市場理解，業績追蹤和預測?

患者行為/偏好追蹤銷售?

營銷組合優化?

內容創建?

定價策略?

報銷建模市場準入?

基于價值定價(VBP)調整資料來源：羅蘭貝格9AI在制藥領域的應用AI與醫務人員互動確保醫務人員(HCP)從AI變革中受益使用AI工具直接協助與醫務人員互動的應用日益增多，例如快速提供醫療信息或創建內容，但團隊需要接受全面培訓才能發揮最佳效果。行業AI使用情況AI在制藥商業化中的應用水平

[%]13%9%9%22%40%22%35%33%29%生物醫學文獻綜述營銷廣告文案患者服務支持34%4%4%13%30%32%29%34%27%27%38%銷售和醫學事務聯絡中心自動化市場競爭情報銷售輔助工具29%27%31%37%構思階段概念驗證

(PoC)

開發階段積極試點測試階段全面推廣或實施階段1

按使用領域報告AI發展階段的高管比例(n=100)資料來源:Global

data10AI在制藥領域的應用采用AI創建運營防護機制以實現AI規模化部署應用將AI整合進公司流程為制藥公司提供了提升營收和利潤的巨大潛力，機會正當時。許多行業玩家已經建立了成功的應用案例；創建運營防護機制和合理的內部治理架構可以實現AI的規模化應用。在這種情況下，制藥公司需要應對不斷增加的監管壓力，并確保成功擴展AI應用案例。從基礎搭建到廣泛應用AI成熟度階段比較AI起步初步建立AI部署規模擴展AI卓越持續強化戰略轉型前沿先鋒AI試點確定AI愿景&目標試點首批

AI用例啟動數據治理...建立

AI治理架構建立

AI戰略合作伙伴成立

AI能力中心推動數據卓越...AI涉及公司各個方面制定AI運營模式考慮AI人才需求...確立業務相逐步建立框架關性實現首個里程碑AI僅作為技術話題持續開發和推廣AI用例資料來源：羅蘭貝格本報告來源于三個皮匠報告站（）,由用戶Id:840541下載,文檔Id:599858,下載日期:2025-02-1011AI在制藥領域的應用我們的解決方案我們可根據您的需求量身定制方案隨著行業對

AI的使用和受益不斷推進，在規模化運營和持續升級

AI用例方面的阻礙也在不斷更迭。在羅蘭貝格，我們根據每家公司的AI發展成熟度，提供一種模塊化方法滿足不同公司需求。從識別和實施初始用例到建立IT架構，我們的定制化解決方案可幫助企業量身打造其AI應用之旅，以最大程度提高企業應用適配性和影響力。覆蓋所有基礎水平羅蘭貝格模塊化AI解決方案組成要素基線用例識別、開發&

實施組織和運營模式設立高階IT架構開發落地支持?

評估當前AI完備度和表現?

評估內部治理情況?

與競對/其他行業進行對標?

舉辦用例識別工作坊?

商業建模?

優先級排序和路徑規劃?