2024智能制藥行業深度調研與前景研究

• 吳亞楠 2024年3月7日 來源：互聯網 1310 86
• 繁體

“AI+藥物研發”的方式多種多樣，其核心是運用NLP算法對海量的數據庫掃描，識別新穎藥物、藥物基因和其他與治療有關的聯結，進而尋找潛在的藥物新分子。

人工智能是未來核心生產力。“AI+醫療”為健康生活和醫療服務帶來更多可能。制藥業作為一個古老悠久又對人類至關重要的行業，“AI+制藥”優化了傳統的流程與方式，為這個古老的行業注入了新的活力，也被認為是制藥業未來趨勢。

藥物的從研發到市場投放是一個昂貴且漫長的過程。小分子藥物的發現可以分成以下幾步：建立疾病假說，發現靶點，設計化合物，展開臨床前研究。這些步驟平均需要五年時間，花費可達數億美元。隨后的臨床開發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。

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

智能制藥是人工智能技術與制藥行業深度融合的產物，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展，智能制藥行業逐漸崛起，并成為推動制藥行業創新發展的重要力量。

隨著人工智能浪潮的興起，AI也被用于提高藥物研發效率，新藥的設計、發現、研發過程得到縮短，成本也相應降低。“AI+藥物研發”的方式多種多樣，其核心是運用NLP算法對海量的數據庫掃描，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，大大提升新藥發現的效率。

2020年，AI制藥領域在資本市場獲得了很高的關注度，對于AI技術在藥物研發中的真正作用也引發了一系列討論。從供給端看，隨著基因檢測技術的進步，各種藥物研發數據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展獲得了良好的條件。

而在需求端，傳統生物制藥企業在進行新藥研發時長期存在的研發周期長、失敗率高、成本高等痛點也給AI制藥行業帶來了巨大的增量。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，加碼生物制藥企業數智轉型升級，海飛生物選擇牽手中控技術，建設智能工廠項目。

據悉，中控技術為海飛生物提供包括集散控制系統、配方批控管理系統、倉儲管理系統、設備管理系統、能源管理系統等在內的全方位自動化、智能化解決方案，實現工廠生產執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+工業APP”技術架構，中控技術為海飛生物構建統一數據底座及全流程信息數字管理，深度集成工藝自控深化設計、工廠弱電系統、能源管理系統、倉儲系統、實驗室管理系統、設備管理系統、EHS系統等現場各個子系統并打破信息壁壘，有效破除數據孤島問題，實現全廠系統數據聯動及關鍵業務的系統間聯動。

制藥行業研發數字化轉型價值高

隨著我國醫藥創新的不斷發展，包括海外多中心的臨床試驗數量不斷增加，醫藥研發作為技術密集型領域，其過程涉及臨床數據管理、項目進程管理、保證數據合規性以及對接海外上市注冊申請文件的標準管理等。數字化系統能夠幫助企業對上述的過程進行規范管理提升工作效率。LIMS能夠幫助制藥企業提升數據的規范性，便于人員檢索提升工作效率，根據數據顯示，當前有47.5%的企業部署了LIMS，其選擇的主要廠家為Labware及賽默飛。

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

隨著紙質的實驗記錄已無法滿足實驗過程的規范化、質量管理，且紙質數據難以檢索分析，ELN應運而生，根據數據顯示，當前有41.7%的企業部署了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，根據數據顯示，當前僅有26.7%的企業部署了eCTD ，其選擇的主要廠家包括Medidate及明度智云。

MES是生產執行系統，能夠幫助企業提升運營效率、質量、合規性等，當前有43.3%的企業部署了MES，其選擇的主要廠家為西門子及SAP。SCADA是數據采集與監控系統，能夠幫助企業完成完成集中監控、消除數據孤島，實現統計分析和數據可視化。

智能制藥行業前景研究

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

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

智能制藥行業的發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展領域，投入大量資源進行研發和推廣。政策的扶持為智能制藥行業的發展提供了良好的環境，促進了技術的創新和應用的推廣。

市場需求也是推動智能制藥行業發展的重要因素。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，智能制藥行業有望繼續保持快速發展的態勢。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、生產、流通等各個環節發揮更大的作用。同時，行業內的競爭也將加劇，企業需要不斷提升自身的技術水平和創新能力，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。中研網撰寫的智能制藥行業報告對中國智能制藥行業的發展現狀、競爭格局及市場供需形勢進行了具體分析，并從行業的政策環境、經濟環境、社會環境及技術環境等方面分析行業面臨的機遇及挑戰。同時揭示了市場潛在需求與潛在機會，為戰略投資者選擇恰當的投資時機和公司領導層做戰略規劃提供準確的市場情報信息及科學的決策依據，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專業分析，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深度調研與投資戰略研究報告》。同時本報告還包含大量的數據、深入分析、專業方法和價值洞察，可以幫助您更好地了解行業的趨勢、風險和機遇。

• 相關深度報告REPORTS

  

  2024-2029年中國智能制藥行業深度調研與投資戰略研究報告

  人工智能是未來核心生產力。“AI+醫療”為健康生活和醫療服務帶來更多可能。制藥業作為一個古老悠久又對人類至關重要的行業，“AI+制藥”優化了傳統的流程與方式，為這個古老的行業注入了新的...

  查看詳情

延伸閱讀

推薦閱讀

猜您喜歡