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过去，在医疗行业，创新药研发遵循“双十定律”，即一款创新药从启动研发到上市，平均成本超过10亿美元，研发时间超过10年。因此，创新药研发是高投入、高风险的行业。
当下，AI将生物医药研发从依赖专家经验的“试错模式”，推向数据与算法驱动的“可预测模式”，直指行业投资高、周期长、成功率低的痛点，正在引领生物医药进入智能预测新时代。
浙江省医药集团副总经理王邵炎指出，AI已显著提升新药研发效率，未来医学突破关键在于AI与基础科研的深度融合。“从基因编辑到蛋白质3D结构预测，再到单细胞蛋白质组学分析，AI在短短几年内覆盖了生物学中心法则的关键环节。”他认为，多组学与虚拟细胞等技术的结合，将极大加速源头创新。
剂泰科技联合创始人、首席运营官王文首以该公司实践证实了AI的实效。其AI驱动的药物递送平台，将纳米递送系统开发周期从“年”缩短至“月”。“这不仅是效率提升，更是在超越人类经验的广阔空间中进行创新搜索，破解知识产权封锁。”他表示。
北京博奥晶方董事长杨越强调，AI有望解决传统研发将复杂生命过度简化模型的缺陷。通过构建疾病通路数据库与AI分析，实现“多弹打多靶”的精准干预。
当下，面对AI应用所需的海量数据、算力及医药行业的强监管特性，构建跨区域、多主体的协同平台也成为业界的共识。
“AI+医疗行业中，需要一些跨区域或者是跨环节的协作平台，这些协作平台的参与方可能有政府、有高校、有产业方、有投资机构，也有医疗机构。”王邵炎以长三角细胞治疗中试平台为例，说明统一标准、共享临床数据与设施，既能有效降低AI应用门槛，也能加速研发转化。
对于创新企业而言，协同思维贯穿从研发到市场的全过程。王文首表示，AI的降本增效特性有助于医药企业开发患者可负担的药物，在他看来，剂泰科技采取“技术平台赋能+自研管线”双轮驱动，正是为了平衡技术创新与市场可及性。
杨越则分享了以临床验证为核心的“全链条”实践。其基于AI的精准诊疗系统已进入多家顶尖医院的严格临床试验，旨在构建从研发、临床到审评审批的协同路径，让技术真正接受疗效检验。
尽管前景广阔，但AI在生物医药领域的应用仍面临显著挑战。
王邵炎指出，当下，生成式AI的“黑箱”特性不利于科学机理解释，且在关键应用中存在的“幻觉”风险，于医疗场景下会被放大。王文首则认为，数据是核心瓶颈，医疗行业必须攻克数据隐私、标准化、流通与规模难题。杨越将AI在生物医药领域的挑战概括为“数据质量、临床疗效、科学监管”，即医疗产业全链条能力的构建。
据悉，2025长三角产业创新发展大会由中国产业发展促进会、
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责编：失忆狂想症。
排版：卢家玮
校对：Guo Jingchun
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