智能制藥行業深度調研2024

醫療AI的應用領域日益廣泛，包括藥物發現、醫學影像、臨床決策支持系統(CDSS)等。隨著技術的迭代和發展，醫療AI在治療、診斷和健康管理等方面的應用越來越深入。智能導診與問診系統也通過自然語言處理和語音識別技術，為患者提供了更加便捷、準確的服務，有效減輕了醫療資源的壓力。此外，人工智能還在藥物研發、患者管理等方面發揮了重要作用，推動了醫療行業的智能化升級。

今年，支付寶推出“AI就醫助理”解決方案，應用大模型、數字人等技術，為患者提供就醫前、中、后“陪伴式就診服務”。此前，浙江省已率先使用該方案在92家醫院落地了數字健康人“安診兒”，半年時間服務超百萬人次用戶。借助此次解決方案新升級的生成式技術，“安診兒”也正式走向“生成式數字人時代”。

據了解，“AI就醫助理”解決方案融合了數字人、大模型、就醫全流程等多種技術能力，可在市場上97%的智能機型上順暢運行，兼具易用性和便攜性。

新時代下，人工智能對于醫療健康行業不再是錦上添花的嘗試，而是成為行業蓬勃發展的新質生產力。

智能制藥行業發展環境

人工智能是未來核心生產力。“AI+醫療”為健康生活和醫療服務帶來更多可能。制藥業作為一個古老悠久又對人類至關重要的行業，“AI+制藥”優化了傳統的流程與方式，為這個古老的行業注入了新的活力，也被認為是制藥業未來趨勢。

藥物的從研發到市場投放是一個昂貴且漫長的過程。小分子藥物的發現可以分成以下幾步：建立疾病假說，發現靶點，設計化合物，展開臨床前研究。這些步驟平均需要五年時間，花費可達數億美元。隨后的臨床開發過程需要對藥物進行多次測試，仍需要花費大量時間與金錢。

隨著人工智能浪潮的興起，AI也被用于提高藥物研發效率，新藥的設計、發現、研發過程得到縮短，成本也相應降低。“AI+藥物研發”的方式多種多樣，其核心是運用NLP算法對海量的數據庫掃描，識別新穎藥物、藥物基因和其他與治療有關的聯結，進而尋找潛在的藥物新分子。

此外，AI還可以用于對藥物結構、疾病病理生理機制、現有藥物的功效、顯微鏡下的樣本觀察等等結果進行快速分析，大大提升新藥發現的效率。

智能制藥是以信息、科技和管理手段及其應用為核心的革新式制藥技術，致力于構建更加智能化和標準化的藥物生產體系。它的發展在當下是全行業發展的必然趨勢，將為全球藥品行業帶來變革及全新發展機遇。智能制藥行業正迅猛發展，將造就全球新一輪制藥新趨勢，對“以藥養藥”的發展具有重大意義。

智能制藥行業深度調研

如今AI的快速發展已經滲透了社會的各行各業，依托AI的特性和功能，可以大幅度降低行業的時間和人工成本。AI制藥已經慢慢走向成熟，為了趕上世界的腳步，政府出臺了一系列相關政策，旨在提高行業相關規范和標準，為行業制定發展要求，在政策上給予鼓勵，使得行業能夠穩定健康持續發展。

2020年，AI制藥領域在資本市場獲得了很高的關注度，對于AI技術在藥物研發中的真正作用也引發了一系列討論。從供給端看，隨著基因檢測技術的進步，各種藥物研發數據的不斷積累以及計算機硬件設備與人工智能算法的改良使得AI技術在生物制藥領域的發展獲得了良好的條件。

據中研產業研究院《2024-2029年中國智能制藥行業深度調研與投資戰略研究報告》分析：

而在需求端，傳統生物制藥企業在進行新藥研發時長期存在的研發周期長、失敗率高、成本高等痛點也給AI制藥行業帶來了巨大的增量。這些來自供需兩端的驅動力也正式助推了這場資本熱潮。

智能化制造是未來企業保障質量，提高效率，降低成本，快速響應用戶需求提升市場競爭力的關鍵。目前我國制藥行業智能化發展雖然面臨很多問題，但隨著科技的不斷進步及法規的倒逼壓力。

《中國制造2025》將激發制藥行業的發展活力和創造力，促進制藥行業轉型升級。未來的藥廠，將是智能化的制藥工廠。如何開啟制藥行業的智能制造，建設智能化的制藥工廠，將現有的制藥工廠轉變成智能化的制藥工廠，既是一個挑戰，也是一個機遇。

伴隨“中國制造2025”國家戰略的推進，藥品企業如果能夠正確認識自身問題,把握行業發展大趨勢,抓住智能化發展的歷史機遇，結合企業實際開展深度智能化革新，未來將具有很大的發展潛力和空間。

報告首先分析了國內外智能制藥業的發展，接著對中國智能制藥業的運營狀況進行了細致的透析，然后具體介紹了細分市場的發展。隨后，報告對智能制藥企業經營、行業競爭格局等進行了重點分析，最后分析了智能制藥業的發展趨勢并提出投融資建議。

想要了解更多智能制藥行業詳情分析，可以點擊查看中研普華研究報告《2024-2029年中國智能制藥行業深度調研與投資戰略研究報告》。