2024智能制藥行業(yè)深度調研與前景研究

• 吳亞楠 2024年3月7日 來源：互聯(lián)網(wǎng) 1310 86
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“AI+藥物研發(fā)”的方式多種多樣，其核心是運用NLP算法對海量的數(shù)據(jù)庫掃描，識別新穎藥物、藥物基因和其他與治療有關的聯(lián)結，進而尋找潛在的藥物新分子。

人工智能是未來核心生產力?！癆I+醫(yī)療”為健康生活和醫(yī)療服務帶來更多可能。制藥業(yè)作為一個古老悠久又對人類至關重要的行業(yè)，“AI+制藥”優(yōu)化了傳統(tǒng)的流程與方式，為這個古老的行業(yè)注入了新的活力，也被認為是制藥業(yè)未來趨勢。

藥物的從研發(fā)到市場投放是一個昂貴且漫長的過程。小分子藥物的發(fā)現(xiàn)可以分成以下幾步：建立疾病假說，發(fā)現(xiàn)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(shù)億美元。隨后的臨床開發(fā)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。

根據(jù)中研普華研究院撰寫的《2024-2029年中國智能制藥行業(yè)深度調研與投資戰(zhàn)略研究報告》顯示：

智能制藥是人工智能技術與制藥行業(yè)深度融合的產物，旨在通過智能化手段提高制藥效率、降低成本、提升藥品質量。近年來，隨著人工智能技術的快速發(fā)展，智能制藥行業(yè)逐漸崛起，并成為推動制藥行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的重要力量。

隨著人工智能浪潮的興起，AI也被用于提高藥物研發(fā)效率，新藥的設計、發(fā)現(xiàn)、研發(fā)過程得到縮短，成本也相應降低。“AI+藥物研發(fā)”的方式多種多樣，其核心是運用NLP算法對海量的數(shù)據(jù)庫掃描，識別新穎藥物、藥物基因和其他與治療有關的聯(lián)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(xiàn)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(fā)現(xiàn)的效率。

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(fā)中的真正作用也引發(fā)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(fā)數(shù)據(jù)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(fā)展獲得了良好的條件。

而在需求端，傳統(tǒng)生物制藥企業(yè)在進行新藥研發(fā)時長期存在的研發(fā)周期長、失敗率高、成本高等痛點也給AI制藥行業(yè)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。

海飛生物致力于天然化合物的生物合成制造，其智能工廠項目占地面積約70畝，總建筑面積約3.1萬平方米，建成投產后，將具備年產5000噸氨基葡萄糖、2000噸蝦青素、30噸透明質酸生物產品的生產制造能力。為提升精細化生產管控能力，加碼生物制藥企業(yè)數(shù)智轉型升級，海飛生物選擇牽手中控技術，建設智能工廠項目。

據(jù)悉，中控技術為海飛生物提供包括集散控制系統(tǒng)、配方批控管理系統(tǒng)、倉儲管理系統(tǒng)、設備管理系統(tǒng)、能源管理系統(tǒng)等在內的全方位自動化、智能化解決方案，實現(xiàn)工廠生產執(zhí)行過程的自動化管理，減少人工干預和操作強度，保證標準化生產，提高產品質量。

依托“工廠操作系統(tǒng)+工業(yè)APP”技術架構，中控技術為海飛生物構建統(tǒng)一數(shù)據(jù)底座及全流程信息數(shù)字管理，深度集成工藝自控深化設計、工廠弱電系統(tǒng)、能源管理系統(tǒng)、倉儲系統(tǒng)、實驗室管理系統(tǒng)、設備管理系統(tǒng)、EHS系統(tǒng)等現(xiàn)場各個子系統(tǒng)并打破信息壁壘，有效破除數(shù)據(jù)孤島問題，實現(xiàn)全廠系統(tǒng)數(shù)據(jù)聯(lián)動及關鍵業(yè)務的系統(tǒng)間聯(lián)動。

制藥行業(yè)研發(fā)數(shù)字化轉型價值高

隨著我國醫(yī)藥創(chuàng)新的不斷發(fā)展，包括海外多中心的臨床試驗數(shù)量不斷增加，醫(yī)藥研發(fā)作為技術密集型領域，其過程涉及臨床數(shù)據(jù)管理、項目進程管理、保證數(shù)據(jù)合規(guī)性以及對接海外上市注冊申請文件的標準管理等。數(shù)字化系統(tǒng)能夠幫助企業(yè)對上述的過程進行規(guī)范管理提升工作效率。LIMS能夠幫助制藥企業(yè)提升數(shù)據(jù)的規(guī)范性，便于人員檢索提升工作效率，根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，當前有47.5%的企業(yè)部署了LIMS，其選擇的主要廠家為Labware及賽默飛。

PPM能有效管理從研發(fā)項目的任務分解到各子項目進展的全生命周期提供動態(tài)的項目全局視圖和實時聯(lián)動的信息以便管理者加強監(jiān)管，根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，當前有43.3%的企業(yè)部署了PPM，部分藥企仍通過ERP系統(tǒng)(多為SAP、金蝶、用友等)中的相應模塊或其他方式進行研發(fā)項目生命周期管理。

隨著紙質的實驗記錄已無法滿足實驗過程的規(guī)范化、質量管理，且紙質數(shù)據(jù)難以檢索分析，ELN應運而生，根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，當前有41.7%的企業(yè)部署了ELN，其選擇的主要廠家包括上海鷹谷、Labware及明度智云。eCTD能夠幫助企業(yè)高效、便捷地完成藥品的注冊申報，對新藥上市意義重大，根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，當前僅有26.7%的企業(yè)部署了eCTD ，其選擇的主要廠家包括Medidate及明度智云。

MES是生產執(zhí)行系統(tǒng)，能夠幫助企業(yè)提升運營效率、質量、合規(guī)性等，當前有43.3%的企業(yè)部署了MES，其選擇的主要廠家為西門子及SAP。SCADA是數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)，能夠幫助企業(yè)完成完成集中監(jiān)控、消除數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)可視化。

智能制藥行業(yè)前景研究

隨著新一代信息技術、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術的快速應用，制藥企業(yè)為了保持市場競爭力，適應不斷變化的市場環(huán)境和新的經濟形勢，滿足個性化服務與市場定制的需求，正積極部署數(shù)字化藥物研發(fā)，推動藥物研發(fā)模式變革和效能提高。

從當前行業(yè)趨勢來看，人工智能數(shù)字化升級已成為藥物研發(fā)企業(yè)生存和發(fā)展的關鍵驅動力。未來藥企的研發(fā)與生產都將與智能化息息相關。那在此背景下，業(yè)內認為，作為制藥業(yè)上游的制藥裝備行業(yè)，也需要與時俱進，助力制藥產業(yè)智能化升級。制藥裝備行業(yè)的發(fā)展受制藥行業(yè)發(fā)展情況的影響，并關系著制藥產業(yè)的發(fā)展水平，在制藥產業(yè)轉型升級提速的同時，制藥裝備行業(yè)需加速集成化、自動化、智能化與連續(xù)化發(fā)展，來滿足制藥企業(yè)需求。

智能制藥行業(yè)的發(fā)展得到了政策的大力支持。許多國家都將智能制藥列為重點發(fā)展領域，投入大量資源進行研發(fā)和推廣。政策的扶持為智能制藥行業(yè)的發(fā)展提供了良好的環(huán)境，促進了技術的創(chuàng)新和應用的推廣。

市場需求也是推動智能制藥行業(yè)發(fā)展的重要因素。隨著人們對健康問題的關注度不斷提高，對藥品的需求也在不斷增加。智能制藥能夠更精準地預測疾病、研發(fā)新藥，滿足市場的多樣化需求，因此具有廣闊的市場前景。

未來，智能制藥行業(yè)有望繼續(xù)保持快速發(fā)展的態(tài)勢。隨著技術的不斷進步和應用場景的拓展，智能制藥將在藥品研發(fā)、生產、流通等各個環(huán)節(jié)發(fā)揮更大的作用。同時，行業(yè)內的競爭也將加劇，企業(yè)需要不斷提升自身的技術水平和創(chuàng)新能力，以在市場中立于不敗之地。

在激烈的市場競爭中，企業(yè)及投資者能否做出適時有效的市場決策是制勝的關鍵。中研網(wǎng)撰寫的智能制藥行業(yè)報告對中國智能制藥行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、競爭格局及市場供需形勢進行了具體分析，并從行業(yè)的政策環(huán)境、經濟環(huán)境、社會環(huán)境及技術環(huán)境等方面分析行業(yè)面臨的機遇及挑戰(zhàn)。同時揭示了市場潛在需求與潛在機會，為戰(zhàn)略投資者選擇恰當?shù)耐顿Y時機和公司領導層做戰(zhàn)略規(guī)劃提供準確的市場情報信息及科學的決策依據(jù)，同時對政府部門也具有極大的參考價值。

想了解關于更多智能制藥行業(yè)專業(yè)分析，可點擊查看中研普華研究院撰寫的《2024-2029年中國智能制藥行業(yè)深度調研與投資戰(zhàn)略研究報告》。同時本報告還包含大量的數(shù)據(jù)、深入分析、專業(yè)方法和價值洞察，可以幫助您更好地了解行業(yè)的趨勢、風險和機遇。

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  2024-2029年中國智能制藥行業(yè)深度調研與投資戰(zhàn)略研究報告

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