目前 巨額的研發成本以及漫長的研發周期正越來越成為藥企研發創新時的“攔路虎”。有數據顯示 目前一款新藥的面市從藥物發現到獲批平均大約需要96.8個月的時間;而在成本上 一款新藥的成本也已從2010年的11.88億美元已經增加到了近20億美元。

在這一背景下 預期能夠有效夠降低研發成本的AI技術才開始越來越受到制藥行業的廣泛關注。據了解 “AI+藥物研發”的核心是運用NLP算法對海量的化學庫、醫學數據庫和常規途徑發表的科學論文進行掃描 識別新穎藥物、藥物基因和其他與治療有關的聯結 進而找出潛在的藥物新分子 來提升新藥發現的效率。

有數據顯示 融合運用人工智能技術 可為前期新藥研發階段節約40-50%的時間 并且每年還能節約近260億美元的成本和280億美元的臨床實驗費用。受益于此 目前越來越多藥企開始青睞AI+制藥 并加碼布局。如在2019年3月 諾華制藥就與騰訊公司簽署了全新戰略合作備忘錄 旨在通過整合創新藥物、人工智能和社交平臺 來更好地造福慢病患者。

而同年4月 吉利德也宣布與insitro開展了戰略合作 將使用insitro的人工智能平臺為非酒精性脂肪性肝炎患者研發治療方案。

另外 在2020世界人工智能大會云端峰會上 阿斯利康則發布了十大“AI+醫療”應用場景并招募合作伙伴 聚焦疾病管理全流程 以人工智能賦能產業生態創新。

從以上綜合來看 AI技術與醫藥行業的聯系日益緊密 而人工智能賦能醫療健康領域也已經成為大勢所趨。那對于與醫藥產業息息相關的制藥設備來說 AI的廣泛應用又會對其產生怎樣的影響呢？

業內人士表示 其實這些年AI技術在與醫藥產業相互融合發展的同時 與傳統設備產業的融合本也在進一步加速。目前 市場上不少醫藥機器人、AI測溫系統等人工智能的應用已經開始進入公眾視野。業內普遍認為 未來AI或將成為推動制藥裝備行業高質量發展的新突破口 無論是對技術創新 還是管理、體制等各方面都將帶來重大影響。

總而言之 就是AI將推動制藥裝備產業技術變革和優化升級 實現制藥裝備產業模式和企業形態的根本性改變 促進制藥裝備產業不斷向產業價值鏈的更高端發展邁進。

據筆者了解 其實目前很多制藥設備企業都已經在探索人工智能設備 并進行積極實踐。如此前就有壓縮機廠家利用全數字追溯系統與智能傳感器、視覺檢測、自動監控系統等 來助力醫藥企業改善生產質量控制體系。據悉 改善后該廠家還提高了30%的勞動生產率。除此之外 還有制藥裝備企業也利用人工智能 升級了噴霧攝像識別預警系統 并配備了圖像視頻識別技術 在降低用戶成本的同時 其也近一步提高了產品合格率 以及生產安全性。

總的來說 AI與制藥設備的聯系正在越來越緊密 應用范圍也正在越來越廣。但值得注意的是 從整體來看 我國制藥裝備企業在AI領域還處于探索、起始的階段。因此 未來整個行業還存在很大的發展空間 我國制藥裝備行業需要繼續努力鉆研創新。責任編輯：YYX