报告深入探讨了AI在制药行业的应用情况杠杆炒股的app，阐述了其在制药价值链各环节的作用、面临的挑战以及相应的解决方案。
1. AI提升制药企业价值：AI在制药领域应用广泛，能在研发、运营生产和商业化等环节释放巨大价值，提升企业营收和利润。在研发中可生成更优候选药物，加速研发进程；运营生产上改进关键绩效指标；商业化方面为销售、营销等提供洞察 。不过，企业需综合考虑诸多因素，应对监管压力和运营组织挑战，才能让AI实施发挥实效。
2. AI在制药价值链的应用
研发环节：AI可在计算机模拟研究、医学洞察和湿实验室支持等多领域发挥作用，推动药物发现到临床前候选阶段的变革。通过预测性设计生成、多靶点药物研发质量提升、快速数据分析和模拟测试等方式，加速研发，降低成本，缩短研发时间 。但数据可得性、企业能力和监管框架等因素会对AI实施产生限制。
运营与生产环节：AI能改善生产关键绩效指标，提高收入、缩短上市时间、节省成本。具体应用于化学、制造和控制，采购，供应风险管理等方面，如优化机器参数、实现自动化质量控制、预测性运维等 。
商业化领域：AI在产品上市阶段助力监管和医学事务及商业职能。它可以加快审批提交、保持合规，提供真实世界数据追踪，还能为销售、营销和市场准入提供见解，如内容创作、知识管理和报销建模等 。
展开剩余72%3. AI应用面临的挑战与应对策略：AI在制药领域应用面临数据可得性、企业能力和监管框架等挑战。监管方面，相关法规不断完善，企业需紧跟监管趋势；数据方面，要关注数据现状和偏差；企业能力上，需提升员工对AI的认知，建立合适治理架构 。企业可通过创建运营防护机制和合理内部治理架构，实现AI规模化应用。依据AI成熟度，企业发展分为起步、部署、规模扩展、卓越等阶段，各阶段有不同任务和重点 。
4. 罗兰贝格的模块化解决方案：罗兰贝格根据企业AI发展成熟度提供模块化解决方案。包括用例识别、开发与实施，评估当前AI完备度，举办工作坊，进行商业建模等；组织和运营模式设立，建立AI工作小组和卓越中心，搭建治理框架；高阶IT架构开发，评估IT完备度，开发架构并确定转型路线图；落地支持，协助供应商选择，管理整体转型计划 。
免责声明：我们尊重知识产权、数据隐私，只做内容的收集、整理及分享，报告内容来源于网络,报告版权归原撰写发布机构所有，通过公开合法渠道获得，如涉及侵权，请及时联系我们删除杠杆炒股的app，如对报告内容存疑，请与撰写、发布机构联系
发布于：广东省