2024年AI在制藥領(lǐng)域的應(yīng)用報告-羅蘭貝格-13正式版

AI在制藥領(lǐng)域的應(yīng)用AI為何能改變制藥行業(yè)的游戲規(guī)則十月20242AI在制藥領(lǐng)域的應(yīng)用執(zhí)行摘要AI可提升制藥企業(yè)的營收和利潤AI能夠在制藥價值鏈中釋放巨大價值。應(yīng)用得當時，它可以同時提高效率和收益，并在更短時間內(nèi)為患者提供更好的藥物。在研發(fā)環(huán)節(jié)，AI能夠生成更好、更有效的候選藥物，加速從藥物發(fā)現(xiàn)到臨床前候選階段的進程。在運營和生產(chǎn)環(huán)節(jié)，AI通過釋放全價值鏈改進潛力、實現(xiàn)除自動化以外的效率提升。AI的最新發(fā)展賦能新用例顯著改善各種生產(chǎn)關(guān)鍵績效指標。商業(yè)化領(lǐng)域也受益于AI。使用AI工具直接協(xié)助與醫(yī)務(wù)人員互動的應(yīng)用日益增多，更快速為團隊提供重要的醫(yī)療信息。AI還可以通過使用市場表現(xiàn)數(shù)據(jù)為銷售、營銷和市場準入環(huán)節(jié)提供獨到洞察。將AI整合進公司流程為制藥公司提供了改善營收和利潤的巨大潛力，機會正當時。然而，企業(yè)必須考慮大量因素，才能使AI實施真正有效。不斷增加的監(jiān)管壓力以及擴展AI應(yīng)用案例的需求，帶來了一系列復雜的運營和組織挑戰(zhàn)。在羅蘭貝格，我們根據(jù)每家公司的AI發(fā)展成熟度，提供一種模塊化方法滿足不同公司需求。我們的定制化解決方案可以幫助公司量身打造其AI應(yīng)用之旅，以最大程度地提高公司應(yīng)用適配性和影響力。3AI在制藥領(lǐng)域的應(yīng)用獲取AI收益收益和效率的提高，具體取決于價值鏈所屬環(huán)節(jié)應(yīng)用得當時，AI可以同時提高有效性和效率，在更短的時間內(nèi)為患者帶來更好的藥物。然而，效率和收益的提升潛力因價值鏈環(huán)節(jié)而異。因此，合理管理AI預期以調(diào)整AI投資至關(guān)重要。獲取收益AI在制藥價值鏈中的應(yīng)用（部分示例）制藥價值鏈1研發(fā)2運營與生產(chǎn)3商業(yè)化?

產(chǎn)品組合優(yōu)化?

藥物發(fā)現(xiàn)?

化學、制造和控制(CMC)?

采購?

市場研究?

營銷組合優(yōu)化?

分子生成?

供應(yīng)風險管理?

需求預測?

現(xiàn)場人員優(yōu)化AI主要應(yīng)用領(lǐng)域?

生物標記開發(fā)?

臨床試驗設(shè)計?

臨床試驗數(shù)據(jù)分析和報告撰寫?

宣傳材料制作?

庫存/生產(chǎn)規(guī)劃?

質(zhì)量管理?

關(guān)鍵意見領(lǐng)袖（KOL）管理?

（醫(yī)療）知識管理?

供應(yīng)商關(guān)系管理預期提效預期增益高低資料來源:GenerativeA,Techtarget,Press4AI在制藥領(lǐng)域的應(yīng)用AI如何助力研發(fā)在整個產(chǎn)品開發(fā)過程中提升創(chuàng)新力和效率在研發(fā)環(huán)節(jié)，AI可以在多個領(lǐng)域增加價值，如計算機模擬研究、醫(yī)學洞察和濕實驗室支持。AI已經(jīng)能夠通過生成更好、更有效的候選藥物，加速從藥物發(fā)現(xiàn)到臨床前候選階段的進程，幫助藥物發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)變革。新型數(shù)字化助手AI如何提高創(chuàng)新力和效率“AI在研發(fā)中的應(yīng)用”高效流程創(chuàng)新產(chǎn)品AI在研發(fā)中的應(yīng)用?

更快的數(shù)據(jù)分析和計算機模擬測試加速開發(fā)過程?

多靶點藥物研發(fā)中，提高質(zhì)量?

預測性設(shè)計生成提升創(chuàng)新力?

增強的數(shù)據(jù)處理能力提升質(zhì)量技術(shù)接管研發(fā)技術(shù)助力研發(fā)資料來源:羅蘭貝格5AI在制藥領(lǐng)域的應(yīng)用加速創(chuàng)新AI正在推動從藥物發(fā)現(xiàn)到臨床前候選階段的全面變革AI已經(jīng)在研發(fā)領(lǐng)域取得了令人矚目的成果。一些機構(gòu)發(fā)現(xiàn)，從藥物發(fā)現(xiàn)到臨床前候選階段的時間最多可縮短50%，由于測試候選物的迭代次數(shù)減少和設(shè)計更優(yōu)，成本也可實現(xiàn)類似程度的下降。例如

，重新利用現(xiàn)有分子通常需要三到五年的時間，而流程通過AI賦能后、只需兩到三年即可完成，并降低30%-50%的成本。已經(jīng)證實收益AI對藥物發(fā)現(xiàn)時間和成本減少的潛在影響情景到臨床前候選藥物(PCC)的時間(年)到臨床前候選藥物(PCC)的成本(百萬美元)基線8–115–7基線35-5525-40針對位置或了解較少的靶點-35–40%-40–50%-30–40%-25–30%-40–50%-30–50%AI賦能流程AI賦能流程基線5–8基線25-4015-20來自現(xiàn)有化藥成分的分子，用于已充分理解的靶點AI賦能流程5–7AI賦能流程基線3–5基線15-3010-15將現(xiàn)有分子重新利用于靶點AI賦能流程2–3AI賦能流程1

臨床前候選藥物(PCC)

是指在早期實驗室研究和動物模型中顯示出良好效果、但尚未在人體臨床試驗中進行測試的化合物或候選藥物資料來源:WellcomeTrust,TD

Cowen,相關(guān)企業(yè)訪談6AI在制藥領(lǐng)域的應(yīng)用AI在研發(fā)環(huán)節(jié)的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)可得性、企業(yè)能力和監(jiān)管框架企業(yè)必須考慮眾多因素才能使AI實施真正有效。數(shù)據(jù)可得性問題眾所周知，但這只是冰山一角，企業(yè)能力和監(jiān)管框架也十分關(guān)鍵。以監(jiān)管框架為例：在2020年至2021年期間，向美國食品和藥物管理局

(FDA)

提交的材料中使用AI的數(shù)量增加了十倍。因此，美國食品藥品管理局和歐洲藥品管理局紛紛發(fā)起多項舉措，旨在為藥物發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)中使用AI提供指導方針。隨著技術(shù)日益成熟，了解這些方針及其未來發(fā)展趨勢對于可持續(xù)實施AI至關(guān)重要。深入探討有效實施AI的潛在阻力數(shù)據(jù)可得性?

該領(lǐng)域的數(shù)據(jù)可得性現(xiàn)狀如何？?

數(shù)據(jù)池中是否已經(jīng)檢測到偏差？企業(yè)能力進一步討論?

員工目前對

AI使用的認知程度如何，還需要補充哪些方面？監(jiān)管框架?

最近針對

AI使用出臺了哪些監(jiān)管限制？?

將AI整合進企業(yè)流程并保持合規(guī)性和質(zhì)量需要哪?

未來監(jiān)管是否會進一步限制AI在制藥領(lǐng)域的應(yīng)用？些治理架構(gòu)？阻力較大阻力較小資料來源：羅蘭貝格7AI在制藥領(lǐng)域的應(yīng)用廣泛收益AI能提高一系列生產(chǎn)關(guān)鍵績效指標(KPI)AI的最新發(fā)展賦能新用例顯著改善各種生產(chǎn)關(guān)鍵績效指標，最多可提高25%

的收入和縮短10%

的上市時間。節(jié)省時間、節(jié)降成本基于AI的生產(chǎn)解決方案收益有形收益無形收益例如：基于視覺的自動化質(zhì)量控制、手動工作流程自動化、基于視覺的裝配自動化例如：機器參數(shù)優(yōu)化以提高設(shè)備綜合效率(OEE)

并降低能源消耗例如：搭載AI車輛、路線規(guī)劃優(yōu)化50%40%30%20%10%20–40%20–40%例如：靈活的自動化解決方案和工廠布局20–40%10–35%10–30%10–30%例如：通過機器參數(shù)優(yōu)化減少廢棄物料5–20%5–15%例如：預測性運維和基于AI的排例如：

基于機器視覺的安全區(qū)域障支持人工物料機器

&

流程能源消耗維護/服務(wù)內(nèi)部物流生產(chǎn)靈活性安全性&

工作時長影響高達25%多達10%收入提升上市時間縮短1

常規(guī)減少潛力資料來源：羅蘭貝格8AI在制藥領(lǐng)域的應(yīng)用獨到的商業(yè)洞見以最好滿足患者需求AI如何監(jiān)測和提升商業(yè)表現(xiàn)更深入的理解AI可助力市場洞察和企業(yè)戰(zhàn)略在產(chǎn)品上市階段，AI可以在監(jiān)管和醫(yī)學事務(wù)及商業(yè)職能等各個方面提供支持。監(jiān)管和醫(yī)學事務(wù)加快審批流程并保持合規(guī)性AI可以通過多種方式幫助加快審批提交并保持合規(guī)，例如自動追蹤監(jiān)管變化和合規(guī)性預測。在醫(yī)學事務(wù)方面，AI可以提供批準后真實世界數(shù)據(jù)(RWD)

增強追蹤，并為信息服務(wù)和現(xiàn)場運營等提供行政支持。1審批提交支持和合規(guī)性監(jiān)控?

創(chuàng)建監(jiān)管申報資料包藥物警戒和醫(yī)學事務(wù)?

追蹤并預測批準后的醫(yī)療真實世界數(shù)據(jù)(RWD)

，重點關(guān)注不良反應(yīng)利用市場表現(xiàn)數(shù)據(jù)，AI可以為銷售、營銷和市場準入環(huán)節(jié)提供獨到見解，例如內(nèi)容創(chuàng)作、知識管理和報銷建模等。同時，AI也可以收集和預測市場表現(xiàn)數(shù)據(jù)。?

自動追蹤監(jiān)管變化并進行合規(guī)性預測?

為醫(yī)療信息服務(wù)和現(xiàn)場運營(MSL)

提供行政支持和知識管理使用AI的公司通常聚焦于監(jiān)管和醫(yī)學事務(wù)或商業(yè)化。因此，制藥公司往往傾向于收購針對特定業(yè)務(wù)部門或任務(wù)的AI工具或服務(wù)，或獨立開發(fā)公司平臺以便在全公司范圍內(nèi)進行推廣。商業(yè)績效追蹤并提升商業(yè)績效2?

戰(zhàn)略洞察和銷售追蹤?

營銷組合優(yōu)化?

內(nèi)容創(chuàng)建營銷市場洞察和企業(yè)戰(zhàn)略?

戰(zhàn)略洞察和銷售追蹤?

市場理解，業(yè)績追蹤和預測?

患者行為/偏好追蹤銷售?

營銷組合優(yōu)化?

內(nèi)容創(chuàng)建?

定價策略?

報銷建模市場準入?

基于價值定價(VBP)調(diào)整資料來源：羅蘭貝格9AI在制藥領(lǐng)域的應(yīng)用AI與醫(yī)務(wù)人員互動確保醫(yī)務(wù)人員(HCP)從AI變革中受益使用AI工具直接協(xié)助與醫(yī)務(wù)人員互動的應(yīng)用日益增多，例如快速提供醫(yī)療信息或創(chuàng)建內(nèi)容，但團隊需要接受全面培訓才能發(fā)揮最佳效果。行業(yè)AI使用情況AI在制藥商業(yè)化中的應(yīng)用水平

[%]13%9%9%22%40%22%35%33%29%生物醫(yī)學文獻綜述營銷廣告文案患者服務(wù)支持34%4%4%13%30%32%29%34%27%27%38%銷售和醫(yī)學事務(wù)聯(lián)絡(luò)中心自動化市場競爭情報銷售輔助工具29%27%31%37%構(gòu)思階段概念驗證

(PoC)

開發(fā)階段積極試點測試階段全面推廣或?qū)嵤╇A段1

按使用領(lǐng)域報告AI發(fā)展階段的高管比例(n=100)資料來源:Global

data10AI在制藥領(lǐng)域的應(yīng)用采用AI創(chuàng)建運營防護機制以實現(xiàn)AI規(guī)?；渴饝?yīng)用將AI整合進公司流程為制藥公司提供了提升營收和利潤的巨大潛力，機會正當時。許多行業(yè)玩家已經(jīng)建立了成功的應(yīng)用案例；創(chuàng)建運營防護機制和合理的內(nèi)部治理架構(gòu)可以實現(xiàn)AI的規(guī)?；瘧?yīng)用。在這種情況下，制藥公司需要應(yīng)對不斷增加的監(jiān)管壓力，并確保成功擴展AI應(yīng)用案例。從基礎(chǔ)搭建到廣泛應(yīng)用AI成熟度階段比較AI起步初步建立AI部署規(guī)模擴展AI卓越持續(xù)強化戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型前沿先鋒AI試點確定AI愿景&目標試點首批

AI用例啟動數(shù)據(jù)治理...建立

AI治理架構(gòu)建立

AI戰(zhàn)略合作伙伴成立

AI能力中心推動數(shù)據(jù)卓越...AI涉及公司各個方面制定AI運營模式考慮AI人才需求...確立業(yè)務(wù)相逐步建立框架關(guān)性實現(xiàn)首個里程碑AI僅作為技術(shù)話題持續(xù)開發(fā)和推廣AI用例資料來源：羅蘭貝格本報告來源于三個皮匠報告站（）,由用戶Id:840541下載,文檔Id:599858,下載日期:2025-02-1011AI在制藥領(lǐng)域的應(yīng)用我們的解決方案我們可根據(jù)您的需求量身定制方案隨著行業(yè)對

AI的使用和受益不斷推進，在規(guī)模化運營和持續(xù)升級

AI用例方面的阻礙也在不斷更迭。在羅蘭貝格，我們根據(jù)每家公司的AI發(fā)展成熟度，提供一種模塊化方法滿足不同公司需求。從識別和實施初始用例到建立IT架構(gòu)，我們的定制化解決方案可幫助企業(yè)量身打造其AI應(yīng)用之旅，以最大程度提高企業(yè)應(yīng)用適配性和影響力。覆蓋所有基礎(chǔ)水平羅蘭貝格模塊化AI解決方案組成要素基線用例識別、開發(fā)&

實施組織和運營模式設(shè)立高階IT架構(gòu)開發(fā)落地支持?

評估當前AI完備度和表現(xiàn)?

評估內(nèi)部治理情況?

與競對/其他行業(yè)進行對標?

舉辦用例識別工作坊?

商業(yè)建模?

優(yōu)先級排序和路徑規(guī)劃?