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近年來，隨著國家政策支持、技術創新加速，我國醫藥工業正加快推進自動化、信息化、數字化、智能化轉型，逐步構建更加高效、精準、柔性的現代醫藥制造體系。數智化轉型不僅提升了藥品研發與生產效率，也推動了醫藥產業向高質量發展邁進。
２０２５年４月２４日，７部門印發《醫藥工業數智化轉型實施方案（２０２５－２０３０年）》，提出兩步走發展目標：到２０２７年，醫藥工業數智化轉型取得重要進展；到２０３０年，規上醫藥工業企業基本實現數智化轉型全覆蓋。
／０１／醫藥工業＂數據孤島＂現象突出
我國醫藥產業快速發展，已成為全球第一大原料藥出口國。與此同時，醫藥工業在數智化發展過程中仍面臨頂層設計和協調引導不夠完整、主動轉型能力不足、支撐服務體系有待完善。
·＂十四五＂醫藥工業發展規劃明確提出，要推動醫藥制造與新一代信息技術深度融合，加快數字化、智能化升級。
·＂健康中國２０３０＂規劃綱要、中國制造２０２５等政策均強調醫藥產業智能化發展的重要性。
當前，醫藥工業數智化轉型有哪些難點？
中國工程院院士董家鴻接受采訪時表示，難點主要集中在數據要素整合、專業化人才供給及跨領域協同機制三個方面。臨床醫療數據與產業研發數據互聯互通機制尚不成熟，各方數據標準差異較大，導致＂數據孤島＂現象突出。現有技術團隊對臨床需求的解讀能力有限，制約了ＡＩ藥物研發、智能診療工具等關鍵技術的產業化落地效率。機制層面，監管、醫療衛生、企業、科研院所間的協同機制有待健全完善，技術研發與臨床應用需進一步協同。
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／０２／關鍵技術驅動醫藥產業
ＡＩ＋醫藥研發：
傳統新藥研發中的一個著名難題 －－＂雙十＂難題：平均要投入１０年時間、１０億美元成本，才可能研發出一款新藥。傳統藥物研發之所以如此艱難，是因為在這個過程中，大量的時間往往耗費在重復性的實驗工作上，比如分子篩選、活性測試、毒性預測等。
相較于傳統藥物研發，ＡＩ技術能將藥物發現、臨床前研究的時間縮短近４０％，臨床新藥研發成功率可從１２％提高到約１４％。ＡＩ不僅能大幅縮短藥物研發周期，還能顯著降低研發成本，為中國制藥企業實現創新突破提供了一條新路徑。
從技術層面來看，ＡＩ制藥相較于傳統藥物研發的優勢主要體現在三個核心環節：藥物篩選、作用機制預測、以及臨床試驗優化。
在分子設計與篩選環節，傳統方法主要依賴科研人員基于經驗進行化合物庫篩選，往往需要在數百萬個分子中逐一測試，猶如大海撈針。而ＡＩ通過深度學習算法，特別是生成對抗網絡（ＧＡＮ）和變分自編碼器（ＶＡＥ），可以自主設計和篩選分子結構。傳統科學家一天最多測試幾百個化合物，ＡＩ分分鐘能同時分析幾百萬個！
在作用機制預測和方面，傳統測試方法得一步步試，先在試管里試試，再找小白鼠試試，最后才敢往人身上試。而ＡＩ可以采用多尺度模擬系統，同時在分子、細胞和器官層面進行模擬整過程，預測藥物的脫靶效應和毒性，大大降低了后期臨床失敗的風險。
在臨床試驗優化方面，ＡＩ能夠基于患者的個體差異，為每位受試者量身定制最適合的試驗方案，從而提高臨床試驗的可靠性和有效性并實時監測指標與數據
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／０３／數智化轉型的典型應用場景
就在剛剛發布的方案，總結了醫藥研發、醫藥生產、醫藥質量安全、流通與追溯等６個方面４１個典型場景，為醫藥企數智化轉型工作提供參考。
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