今年以来以GPT-4为代表的大模型点燃人工智能发展浪潮，国内多家企业先后发布大模型产品。AI大模型的强力出圈，引爆生成式人工智能（AIGC）时代的到来。

上海当前正在建设人工智能“上海高地”，发挥人工智能的“头雁效应”，打造一批具有影响力的人工智能产业集群。同时，上海先后发布新一代人工智能算法创新行动计划，全国首个人工智能地方标准体系建设指导意见，全国首部AI省级法规《上海市促进人工智能产业发展条例》等一系列相关制度和配套创新政策，对人工智能产业发展起到了重要的引领作用。

数字经济作为全球经济发展的重要引擎之一，正迅速推动各行各业的深度融合。而生物医药作为社会经济发展的重点领域之一，越来越重视数据在推动创新和发展中的不可替代作用。近日，在2023上海国际生物医药产业周期间，复旦大学智能医学研究院常务副院长刘雷在第15届上海生物医药投融资峰会暨第四届复旦创新发展论坛上表示，进入2000年后，人类处于人工智能第三次浪潮中，我国在数字健康领域加速布局。智能医学最需要重视的两点：一是大数据驱动、模型驱动；二是，模态数据和知识相融合。

“现在这个时代正在利用大数据建立更精细个体化的预测模型，这是未来医学发展的一个方向。所以未来医学无论是学术前沿还是临床实践都是基于大数据和模型，这个预测可以小到个性化模型，通过大数据分析变成个性化预测模型。”刘雷介绍，智能医学最关键的是需要跨界、跨学科合作，如计算机、大数据、生命学院、工程技术研究院等。

当今时代，新一轮科技革命和产业变革突飞猛进。这也要求产业积极探索服务新模式、赋能新机制，为企业发展注入新动力。同时，需要持续推进创新链、产业链、资金链、人才链的深度融合，更好服务在沪科创企业的发展壮大，参与全球科技竞争。

数字化医疗高速发展

近年来，以大数据、云计算和人工智能等为代表的新一代数字技术的日新月异，数字化医疗领域正经历着深刻变革。传统医疗模式面临重构，预示着中国数字医疗行业进入新的发展期。数字化医疗作为将计算机技术和信息技术应用于整个医疗过程的一种现代化医疗方式，不仅能够优化患者就诊流程、提高诊断准确率和完善病人病例信息，还可以实现医疗设备与医疗专家的资源共享，建立起完善的健康信息数据库和权威的健康信息系统，从而打造更高质量、更精确的医疗服务体系。

数字医疗领域的发展将更加迅速、更加深入。数字技术将在改善医疗服务、提高治疗效果，甚至预防疾病发生等方面发挥更加重要的作用。数字医疗将更深地融入人们的日常生活，成为健康管理不可或缺的一部分。随着精准数据的不断积累，数字医疗的发展将不断向精准治疗的方向延伸。

全球数字医疗规模庞大，中国被视为其中最有潜力的市场之一。随着“健康中国2030”的目标实现渐近，医药产业结构改革和重塑，以及数字化医疗技术日新月异的发展，中国的生物制药行业迎来了变革的时机。另一方面，医疗行业人员和患者也在呼吁和期盼更多以数字化科技驱动的创新诊断方式和疗法，为行业发展提出了多元化的挑战和需求。数字化转型已经成为生物医药技术创新和长期增长的关键因素。

上海市科技工作党委副书记王宇指出，数字化已成为生物医药行业创新和价值实现的重要推动力，应充分认识数据要素的重要性，发挥数据变现的魅力。在数字化的结构性变革时代，数据作为新型生产要素已开始融入生物医药经济的各细分领域和环节，通过数据采集、处理和应用，可以更好地理解疾病的发病机制、个体化治疗需求，并推动药物研发和医疗服务的精准化。数据驱动不仅提高了研发效率和医疗质量，还为投融资提供了更为科学和准确的依据。

“我们要引导资本投入到数据要素得以落地应用的项目中去，为企业创造崭新的商业模式和盈利机会，也为投资者提供丰富的投资选择，在数据中‘找服务’、‘找合作’。未来要实现数据要素的价值最大化，还需要我们不断加强跨界合作，推动数据在生物医药领域的广泛应用。” 王宇说，上海生物医药创新要素集聚，创新成果在全国领先。2019年以来，上海1类创新药累计获批17个；第三类创新医疗器械累计注册获批23项，实现从“创仿结合”转型到“首发引领”，涌现出一批全球首研新药、全国首发细胞治疗新药、国际一流医疗器械等。

而从后续发展来看，上海也将进一步推动有效促进生物医药科研成果转化和数据行业专业人才培养等的措施。而在此期间，数字化手段将发挥重要作用。

数字化赋能产业布局

据IDC数据预测，到2025年人工智能技术应用市场总值将达到1270亿美元，其中医疗行业将占市场规模的五分之一。在中国，医疗与数字化技术的结合发展势头迅猛，日益显现出巨大潜能。人工智能赋能健康解决方案也成为跨国药企进行本土化战略布局的重点方向之一。

有券商分析师对21世纪经济报道记者表示，目前，人工智能数字化技术在药物研发方面已进行了一系列布局。首先，在早期研发阶段，数据科学+AI通过机器学习、疾病数据库与生物医学知识图谱相结合，能够帮助更早发现新的潜在药物靶点；其次，在新药开发阶段，可以将人工智能技术与化工自动化相结合，使得原本需要数月才能研制完成的先导分子现在只需数周即可完成，而且无需人工干预；再者，在临床研发阶段，可以利用人工智能技术辅助患者分类。人工智能还提高了临床试验用药需求的预测效率，从而降低了试验中心供应药物的成本，避免造成浪费；此外，在研发后期，可以通过“真实世界证据数据计划”（real-world evidence data initiatives）拓宽对患者的洞察，依靠机器学习方法，更加准确、高效地获取患者治疗效果。

科睿唯安生命科学与医疗健康事业部资深产品负责人刘梦佳也指出，药物研发过程是缓慢而昂贵的，《Nature》最新数据也指出，一款小分子创新药物研发需要花费20亿美金历经15年才能研发出来，这么高的投入背后还面临进入临床I期后90%的失败率。

“制药行业相对于IT行业来说，还是一个对新技术比较保守的行业。很多时候与企业自建能力相比，也更希望与AI平台公司的合作。事实上，从数据上也可以看出，2018年开始，这种合作交易有了大幅增加。特别是随着新靶点、新生物标志物的发现，数字化技术对于新药物靶点机制的筛选、提升研发效率等层面均具有一定的优势，而这也将成为药企规避研发失败风险的一大方向。”刘梦佳说。

武田制药全球高级副总裁单国洪近日也在行业论坛上对21世纪经济报道表示，数字化发展正在重塑医疗行业，企业也需要通过建立开放、创新的生态体系，与产业集群共同发力，推动创新产品的商业化进程和落地。

“数字化科技是赋予企业韧性、推动企业可持续发展的关键要素，并能够减少患者的就医障碍。在武田最近的临床试验中，公司正在利用数字化能力，整合患者和运营数据，提供虚拟和混合试验方案，从而增加试验参与者的多样性。”单国洪说，最近，武田中国与复旦大学智能医学研究院签署合作备忘录，共同打造武田数智创新研究院。与此同时，武田中国还凭借TakedaSpark创新孵化平台，吸引了200多家本土创业公司参与，并先后有12个创新方案进入最终的验证性试点合作阶段。

从目前市场发展趋势来看，全新作用靶点和机制越来越少，制药企业需要投入更多人力及动力去打造Fist-In-Class产品，如何才能提高研发效率，如何用已有的技术手段赋能药物研发，数字化技术的作用已是越来越大。

如何打通最后“一公里”？

美国药品研究和制造商协会（PhRMA）的一项研究表明，进入临床试验的药物中只有约12%能够获得监管部门的批准。而TechEmergence一份报告称AI技术能够将临床新药研发的成功率从12%提高到约14%，这几个百分点的提高将为生物制药业节省数十亿美元的研发经费。此外，有相关数据显示，AI技术在化合物合成和筛选方面比传统手段可节约40%-50%的时间，每年为药企节约260亿美元的化合物筛选成本；在临床研究阶段，可节约50%-60%的时间，每年可节约280亿美元的临床试验费用。

不过，在推动数字化技术与医疗产业发展的结合过程中，也可以发现，数字化技术目前也存在一定的局限性：一方面，生物学本身太复杂，产业界对生物学的知识概念理解太局限，这也导致临床研究结果带有一定的不确定性；另一方面，人工智能现有大数据的结构、质量都存在一定缺陷。这需要业界多方共同去解决这些问题。

如何解决？为此，我国从顶层设计层面在人工智能和药物研发方面均出台了一系列政策，鼓励和支持人工智能应用于药物研发，推动产业高质量发展。国家“十四五”规划纲要提出，要着眼于抢占未来产业发展先机，培育先导性和支柱性产业。2023年4月28日，中央政治局会议提出，要“重视通用人工智能发展，营造创新生态”。7月，上海发布了《上海市生物医药产业数字化转型实施方案（2023-2025年）》，全面、深入地支持生物医药产业的数字化转型。

除了政策支持，加强产学研医多方融合也成为一大趋势。复旦大学生物医学研究院党委书记储以微教授指出，现在高校项目开展的临床试验分为两部分，一部分叫干实验，一部分叫湿实验。干实验就是一种数据分析，可以获得相对正确的靶点。有了大数据，可以帮助发现一些新的免疫细胞亚群和相关功能。

这也意味着，大数据在基础研究和临床应用都是必不可少的，尤其对今后临床诊断而言具有较为重要的作用。此外，预测性的学术合作也非常重要，但是需要学院、医院、药厂加强合作，需要构建产学研医合作桥梁，适应多方发展需求。

“想要引领新医科的发展，提升医科学科水平，需要加强开展与产业界的深度合作，整合行业资源，探索创新课题研究和建立概念模型。通过与企业的合作，多方合作，可以为医疗行业带来变革性的影响，在学术界和产业界之间架起一座桥梁，为医学研究和患者治疗带来有价值、有意义的成果。”储以微教授说，中国是数字化创新的策源地和领先者，正持续为数字化技术的发展注入新的活力。

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