2024年智能制藥行業深度調研及供需分析

據科技日報報道，清華大學附屬北京清華長庚醫院神經內科武劍團隊主導研發的靈犀醫學腦血管病專病大模型于近日發布。作為我國腦血管病領域的首個醫學人工智能大模型，它將為腦血管病的規范化診療、個性化治療和臨床研究帶來新范式。

靈犀大模型基于海量腦血管病臨床醫學數據構建，經過人工智能工程師和腦血管病專家歷時半年的精心調訓，具備卓越的專業概念理解、復雜推理和邏輯判斷能力。它能提供精準的醫療指導和個性化治療方案，提升規范化診療水平，提高醫療服務能力和效率，改善患者預后。

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。

智能制藥行業深度調研

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。

今年政府工作報告提出，著眼推進分級診療，引導優質醫療資源下沉基層。基于云計算、人工智能、物聯網等技術的智慧醫療新場景，或成為優化醫療資源配置、提升醫療服務質量的關鍵推手。

根據互聯網周刊以及中關村云計算產業聯盟相關榜單，一方面，中國AI醫療行業快速發展，誕生了一批以德睿智藥、劑泰醫藥、零假設科技、森億智能為代表的新興企業，且已經具備了一定的技術積累和品牌效應;另一方面，以阿里、平安、百度、京東為代表的大數據模型企業AI醫療布局力度持續加大。

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：

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。

智能制藥行業供需分析

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。

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。

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》。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。