智能制藥行業現狀、前景趨勢研究分析

在國內，CRO企業藥明康德、美迪西、藥石科技、成都先導、皓元醫藥、泓博醫藥等醫藥公司積極搶灘AI制藥領域;放眼全球，美國制藥巨頭禮來公司近日也與OpenAI達成合作，將利用后者的生成式AI技術來開發新型抗菌藥物。

今年上半年，市場繼續對AI制藥寄予厚望，不僅英偉達等科技巨頭在AI制藥領域動作頻頻，我國也迎來首家港股上市的AI制藥企業晶泰科技，AI制藥再次站在了聚光燈下。

但資本市場一半是海水，一半是火焰。已經入局的AI制藥企業艱難度日：AI制藥行業迄今還沒有一款藥物獲批上市，老牌AI制藥企業陷入裁員風波，一級市場收縮態勢下AI藥企面臨供血難題。市場也有擔憂，一方面，AI在制藥領域的應用潛力，受限于高質量數據量有多大、算法有多精確;另一方面，AI藥企的強項尚集中在早期藥物發現階段。

智能制藥行業市場分析

科技媒體TechEmergence曾發布一份追蹤全行業AI的應用報告，稱AI技術能夠將臨床新藥研發的成功率從12%提高到約14%，為生物制藥業節省約10億美元的研發經費。AI在制藥領域呈現的高效率，一度被認為能顛覆傳統流程，AI制藥賽道也曾因此受到資本熱捧。

生物醫藥咨詢機構智藥局監測顯示，2022年，全球AI+藥物研發相關融資總事件達144起，總金額為62.02億美元，成為生物醫藥最受青睞的領域之一。但2023年間，104起AI+藥物研發相關融資總金額為36.01億美元，同比下降42%。一級市場已有趨緩之勢。

進入2024年，據不完全統計，全球范圍內在1月份僅有5家AI制藥企業完成了新一輪融資，相比前兩年的融資頻次也有所下降。

目前，據中研產業研究院《2023-2028年中國智能制藥行業競爭分析及發展前景預測報告》研究分析，

AI制藥是指以醫藥大數據為基礎，將自然語言處理、機器學習及生成模型等人工智能技術應用到制藥領域各環節，以提高、優化新藥研發的效率及質量，降低臨床失敗概率及研發成本。

相比傳統制藥，人工智能憑借機器學習、深度學習、自然語言處理、圖像識別等獨特優勢可以提供更好的預測模型和更高的命中率，以縮短新藥發現時間，提高藥物研發的成功率，節省成本提高凈收入。目前，AI技術主要用于藥物研發階段，隨著技術的不斷突破和發展，AI技術參與制藥的環節將增多，新藥研發效率也將提升。

智能制藥行業市場前景趨勢研究分析

近年來，我國政府相關部門發布一系列政策法規，旨在推動AI技術發展、加大創新藥物研發投入和鼓勵AI賦能醫藥研發。例如，《關于支持建設新一代人工智能示范應用場景的通知》提出，基于醫療領域數據庫知識庫的規模化構建、大規模醫療人工智能模型訓練等智能醫療基礎設施，運用人工智能可循證診療決策醫療關鍵技術，建立人工智能賦能醫療服務新模式;《“十四五”醫藥工業發展規劃》提出，將積極探索人工智能、云計算、大數據等技術在研發領域的應用，通過對生物學數據挖掘分析、模擬計算，提升新靶點和新藥物的發現效率。

政策的推出有利于推進健康醫療大數據的開發應用和整合共享，探索建立統一的臨床大數據平臺，為創新藥研發及臨床研究提供有力的支撐，進一步促進了中國醫藥工業高端化、智能化和綠色化發展。

截至2023年年底，中國AI制藥企業已超過90家，包括騰邁醫藥、英矽智能、晶泰科技、深勢科技等，這些企業覆蓋藥物研發的六大環節，包括早期藥物開發、數據處理、臨床開發、端到端藥物開發、臨床前開發及藥物再利用。從開發藥物的。

適應證來看，主要集中在腫瘤、免疫學及神經病學等領域。

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