□ 上海市杨浦区卫生健康委主任 陈风华 武汉大学全球健康研究中心研究员 吴绍棠 中共上海市杨浦区委组织部选调生 杨赐然
在世界范围内，人口老龄化加剧、疾病谱演化加速以及资源分配不均衡等挑战日益凸显，传统的健康服务供给模式面临着无法避免的结构性瓶颈与转型压力。人工智能（AI）技术近年来高速迭代，“AI for ALL”逐渐成为突破旧约束、催生新动能的先导理念与行动范式。
AI从单一技术工具到系统解决方案，其转变核心是供需两侧的内在耦合：一方面，医药健康领域的海量数据为AI应用提供了理想的发展土壤；另一方面，AI在模式识别、预测分析与决策优化等方面具有天然优势，可有力回应健康服务对精准性、时效性与可及性的主要诉求。
现阶段，AI赋能医药健康产业主要体现在新药研发、医疗装备制造、供应链管理以及健康服务等多个方面。随着AI对于医药健康产业的逐环渗透，一场跨学科、跨行业、跨领域的变革正在悄然进行。
新药研发
从3个“10”到精准锁定
以往，药物研发与临床验证的高投入、长周期和高风险现实，被形象地用3个“10”来形容，即10亿资金投入、10年研发时间以及不到10%的成功率。现如今，在大规模多组学数据实时更新、分子表征深度学习和云端并行计算协同驱动下，靶点发现、先导化合物优化乃至有效性和安全性预测都被打造成流动式、迭代式、可量化的工作流。新药研发效率的边界得以显著拓展。
靶点发现与分子设计环节 英国DeepMind公司2018年推出的AlphaFold平台，目前已累计为全球科研界贡献了超过2亿条高精度蛋白质结构数据。该平台利用深度神经网络注意力—图神经网络迭代推理等技术，可直接通过氨基酸序列预测三维蛋白质结构。这种新型的蛋白质结构预测方式从根本上改变了结构生物学的研究模式。与此同时，美国、德国、英国等国家的相关企业也在探索运用深度神经网络技术加速虚拟筛选进程，以及采用组合算法优化mRNA/ RNA序列，并取得积极进展。
特别值得关注的是，上海英矽智能借助PandaOmics平台（靶点发现平台）和Chemistry42平台（生成化学平台），以前所未有的速度将一种抗纤维化小分子候选药物推进至2期临床试验（在中国和美国均申报通过），开创了AI药物加速进入中期临床试验阶段的里程碑。
实验验证环节 位于我国深圳的晶泰科技目前已建成拥有全球最大商业运营规模的AI机器人实验工站集群，可实现7×24小时并行反应和全流程数据追踪，显著压缩单轮化合物合成与活性评估周期。
临床试验环节 由数据驱动的去中心化临床试验目前正在重塑试验设计、招募匹配与风险管控模式。杭州泰格医药推出多个远程智能分布式临床试验平台，包括远程监控系统、受试者资格讨论系统和安全报告分发与接收系统，显著缩短了新药临床试验周期，并降低了研发成本。
医疗装备制造
从重复试制到智慧生产
在传统高端医疗器械研发制造中，企业常常面临设计验证的反复试错和严苛的质量控制要求等挑战。其间如出现任何微小偏差都可能引发重新评估、多次返工等连锁反应，甚至是不可预期的其他故障。多品类、小批量与严格监管等并行要求，也进一步拉长了整体研发周期，推高了医疗装备的制造成本。
随着高性能计算、机器视觉和协作机器人的融入，医疗装备生产环节逐渐形成了数据驱动、仿真先行和智能迭代新模式。
一方面，数字孪生技术的成熟应用成为破解“试制黑箱”的关键。德国西门子公司通过构建磁共振设备的全流程虚拟模型，在设计阶段即可对机架受力、散热效率、磁场均匀度等关键参数进行优化。荷兰飞利浦公司将这一技术延伸至CT设备的寿命预测与远程维护，大幅提升了产品的可靠性。国内企业联影医疗打造的数智化超级工厂，在设计阶段即引入正电子发射断层扫描/磁共振成像、正电子发射计算机断层显像等复杂医疗设备的核心部件的多物理场景仿真，并结合AI算法对多个关键参数进行动态优化，在量产前即能排除潜在的故障，并能实现定制化模块的快速切换。
另一方面，生产环节的智能化改造带来了制造效率的显著提高。美国通用电气医疗在高端影像设备生产线中启用协作机器人与机器视觉系统，可实时检测零件受力波动及部件表面缺陷。我国的迈瑞医疗于2024年启动数智转型计划，大规模使用协作机器人及智能物流系统，显著提高了不同产品线的单位产出效率和产品合格率。
供应链管理
从线性分配到智能调度
医药健康产业领域的供应链主体多、链条长、分支杂，传统的线性资源流动方式长期面临着数据割裂、库存积压和供需错配等挑战。相较之下，引入智能化供应链管理模式有助于推动从生产源头到服务终端的全流程精细化运作与协同化管理，使生产排期、物流配送及库存管理更加精准可靠、实时可控。
首先，在生产端，智能制造系统正在重新定义效率标准。一些跨国制药企业已经部署AI驱动的质量控制系统，根据设备传感、生产指标和历史记录等信息，开发或改进制造生产流程综合方案。新的数智化管理模式有效缩短了生产周期，规避了计划外停机时间，提升了资源利用率。国内的恒瑞医药通过工业环网和数据采集与监视控制系统对各生产工序中的人、机、料、法、环数据进行采集，建立了生产智能化管理体系，实现了降本增效。
其次，需求预测与库存管理的智能化转型为提高供应链韧性提供了支撑。多家企业运用机器学习算法对历史数据和市场动态进行深度分析，显著缓解了仓储压力，并减少了断供隐患。国内的国药控股通过打造医药流通融合新智能体系，既提升了日常仓储与作业效率，又增强了非常规状态下的需求应急与统筹调配能力。
最后，全链条追溯和智能调度融合也为实现精准高效、安全稳定的资源分发和递送提供了更多可能。一些制药企业在疫苗或生物制剂运送装备中嵌入智能监控系统，以追踪产品移动轨迹和存储环境参数。阿里健康、京东健康等国内企业开发的医药行业专属智能仓储体系，也为实现从药品溯源到智能补货的全链条路径覆盖提供了解决方案。
医疗决策
从单一经验到综合智慧
临床诊疗支持和健康服务供给的本质是知识密集型决策过程。传统医疗服务模式高度依赖个人经验，难免会因资源限制、个体差异和信息不完全等，引发效率偏低或供需错位等问题。
当前，AI正助力推动健康服务供给从“经验医学”向“精准医学”、从“被动治疗”向“主动干预”的双重跃迁。例如，在临床诊断环节，AI正在成为医生的“第二双眼睛”。一些企业利用高维特征提取算法和智能识别技术，能在不同类别的疾病影像中快速定位可疑病灶并评估风险。此外，数字远程医疗与智慧健康管理的兴起也打破了健康服务的时空限制。
总的来看，AI对医药健康产业所展现出的效率改进与创新潜力，无疑是令人瞩目的。然而，人们仍须正视AI带来的若干挑战和其本身的局限性，如隐私信息与敏感数据使用的伦理问题、算法歧视与决策偏见的解构问题、产业监管与规则标准的响应滞后问题、医疗责任与风险分担的界定模糊问题，以及技术至上与人文关怀弱化的矛盾问题等。行业唯有以更加开放和严谨的态度，审视、剖析和化解上述现实难题和发展壁障，做到技术、人文与制度的协同进化，才能逐步推动医药健康产业的数智化转型、跨越式发展和整体性跃升。