七部門：到2027年突破一批醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化關(guān)鍵技術(shù) 打造100個以上醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智技術(shù)應(yīng)用典型場景

每經(jīng)記者 張蕊    每經(jīng)編輯 陳旭    

4月24日，工業(yè)和信息化部等七部門印發(fā)《醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型實施方案（2025—2030年）》（以下簡稱《方案》）。

《方案》明確，到2027年，醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型取得重要進展，以數(shù)智技術(shù)驅(qū)動的醫(yī)藥全產(chǎn)業(yè)鏈競爭力和全生命周期質(zhì)量管理水平顯著提升。在數(shù)智化發(fā)展基礎(chǔ)建設(shè)方面，突破一批醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化關(guān)鍵技術(shù)，制修訂30項以上醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智技術(shù)標準；在數(shù)智化轉(zhuǎn)型推廣方面，打造100個以上醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智技術(shù)應(yīng)用典型場景，建成100個以上數(shù)智藥械工廠，建設(shè)50家以上具有引領(lǐng)性的數(shù)智化轉(zhuǎn)型卓越企業(yè)，推動打造5個醫(yī)藥數(shù)智化轉(zhuǎn)型卓越園區(qū)。

到2030年，規(guī)上醫(yī)藥工業(yè)企業(yè)基本實現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型全覆蓋，數(shù)智技術(shù)融合創(chuàng)新能力大幅提升，醫(yī)藥工業(yè)全鏈條數(shù)據(jù)體系進一步完善，醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型生態(tài)體系進一步健全。

中國信通院院長余曉暉在接受《每日經(jīng)濟新聞》記者書面采訪時表示，《方案》為醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型指明了前進方向，規(guī)劃了實施路徑，是引領(lǐng)行業(yè)深入推進人工智能賦能新型工業(yè)化、提升藥品質(zhì)量安全水平、發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力、構(gòu)筑國際競爭新優(yōu)勢的重要指引性政策。

《方案》提出的總體要求 圖片來源：工信部

AI研發(fā)等技術(shù)的全面滲透將顯著提升新藥研發(fā)效率

《方案》重點布局了數(shù)智技術(shù)賦能行動、數(shù)智轉(zhuǎn)型推廣行動、數(shù)智服務(wù)體系建設(shè)行動、數(shù)智監(jiān)管提升行動四大專項行動，通過14項重點工作任務(wù)的順利實施，整體提升我國醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的能力水平，構(gòu)建完整的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

余曉暉表示，數(shù)智化轉(zhuǎn)型承載醫(yī)藥工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重責(zé)重任。醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型是推動行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展、保障人民健康福祉、支撐國家戰(zhàn)略實施的重要舉措。近年來，隨著全球醫(yī)藥科技的快速發(fā)展和我國醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的不斷升級，數(shù)智化轉(zhuǎn)型已成為醫(yī)藥工業(yè)應(yīng)對新挑戰(zhàn)、把握新機遇的核心路徑。

中國醫(yī)藥工業(yè)信息中心主任郭文在接受《每日經(jīng)濟新聞》記者微信采訪時表示，《方案》的發(fā)布標志著我國醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)正式進入以數(shù)據(jù)驅(qū)動、智能賦能為核心的高質(zhì)量發(fā)展新階段。

她表示，這一政策將深刻重塑行業(yè)格局：一方面，通過AI研發(fā)、智能制造、數(shù)字化供應(yīng)鏈等技術(shù)的全面滲透，顯著提升新藥研發(fā)效率（如縮短臨床試驗周期）、降低生產(chǎn)成本（如智能化工廠降本），加速創(chuàng)新藥和高端制劑突破。

另一方面，基于大數(shù)據(jù)的精準醫(yī)療和全生命周期管理，將推動醫(yī)療服務(wù)模式從“標準化”向“個性化”轉(zhuǎn)型。政策還通過構(gòu)建醫(yī)藥工業(yè)云平臺、完善數(shù)據(jù)標準體系等基礎(chǔ)設(shè)施，促使龍頭企業(yè)構(gòu)建生態(tài)優(yōu)勢，而中小藥企則面臨數(shù)字化能力門檻的挑戰(zhàn)。

“整體上，該方案將強化我國醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的全球競爭力，但轉(zhuǎn)型過程中也需解決數(shù)據(jù)安全、工藝驗證標準更新等配套問題，到2030年，隨著規(guī)上醫(yī)藥工業(yè)企業(yè)基本實現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型全覆蓋，我國醫(yī)藥工業(yè)全鏈條數(shù)據(jù)體系將進一步完善，醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型生態(tài)體系也將進一步健全。”郭文說。

聚集數(shù)據(jù)要素結(jié)合AI算法可有效形成“AI+醫(yī)藥”的突破

在數(shù)智技術(shù)賦能行動中，《方案》明確提出，深化人工智能賦能應(yīng)用。支持相關(guān)單位建立醫(yī)藥大模型創(chuàng)新平臺，協(xié)同開展醫(yī)藥大模型技術(shù)產(chǎn)品研發(fā)、監(jiān)管科學(xué)研究等，強化標準規(guī)范、科技倫理、應(yīng)用安全和風(fēng)險管理等規(guī)則建設(shè)。

與此同時，開展“人工智能賦能醫(yī)藥全產(chǎn)業(yè)鏈”應(yīng)用試點，鼓勵龍頭醫(yī)藥企業(yè)與醫(yī)療機構(gòu)、科研院所、上下游企業(yè)、大用戶等組成聯(lián)合體，面向醫(yī)藥全產(chǎn)業(yè)鏈形成一批效果顯著的標志性應(yīng)用場景。鼓勵各地建設(shè)醫(yī)藥人工智能領(lǐng)域概念驗證、中試驗證、共性技術(shù)、知識產(chǎn)權(quán)運營、開源社區(qū)等公共服務(wù)平臺。

記者注意到，在隨文件一同發(fā)布的“醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型典型應(yīng)用場景”中，多個場景中都提到了人工智能技術(shù)的應(yīng)用。這是否意味著當前人工智能技術(shù)的應(yīng)用（尤其在醫(yī)藥工業(yè)領(lǐng)域）已經(jīng)較為成熟？

對此，知名經(jīng)濟學(xué)者、工信部信息通信經(jīng)濟專家委員會委員盤和林在接受《每日經(jīng)濟新聞》記者微信采訪時表示，人工智能在一些領(lǐng)域的應(yīng)用比較成熟，比如內(nèi)容生成領(lǐng)域、代碼生成領(lǐng)域等，在醫(yī)藥領(lǐng)域，人工智能的應(yīng)用也比較普遍，如AI在醫(yī)學(xué)影像上承擔了大量的診斷工作，另外在藥物篩選方面，人工智能也能夠更快找到藥物，所以，“AI+醫(yī)藥”無疑是有很好前景的一個領(lǐng)域。

余曉暉也表示，推進數(shù)智化轉(zhuǎn)型，加速醫(yī)藥工業(yè)與人工智能等前沿技術(shù)的深度融合，將助力我國在全球醫(yī)藥科技競爭中搶占先機，推動醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)向高端化、智能化、國際化邁進。

建設(shè)醫(yī)藥人工智能領(lǐng)域概念驗證、中試驗證等公共服務(wù)平臺，對醫(yī)藥工業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型能起到怎樣的作用？對此，盤和林表示，人工智能在醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用是非常多元的，并不局限于某個場景，因此要不斷探索“AI+醫(yī)藥”的應(yīng)用場景邊界。任何AI都建立在數(shù)據(jù)要素之上，建設(shè)公共服務(wù)平臺的主要目標就是聚集醫(yī)藥各個場景的數(shù)據(jù)要素，有了數(shù)據(jù)，“AI+醫(yī)藥”才會在該醫(yī)藥環(huán)節(jié)產(chǎn)生成果。建立平臺是為了聚集數(shù)據(jù)要素，再結(jié)合AI算法，就可以有效形成“AI+醫(yī)藥”的突破。

生產(chǎn)人員在一家藥企的生物制劑車間工作 新華社記者 孫凡越 攝

建議優(yōu)先發(fā)展AI技術(shù)應(yīng)用需求較高的醫(yī)藥數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施

談及《方案》的落實重點，余曉暉對《每日經(jīng)濟新聞》記者表示，要構(gòu)建醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型“四大支撐條件”。他表示，醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型是一項綜合性的系統(tǒng)工程，涉及多類主體、多個環(huán)節(jié)，建議做好以下四個方面的統(tǒng)籌，切實推進醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級。

首先是鼓勵開展協(xié)同創(chuàng)新，突破一批關(guān)鍵技術(shù)產(chǎn)品。通過“揭榜掛帥”、專項資金支持等形式，組織生物醫(yī)藥企業(yè)、信息技術(shù)服務(wù)企業(yè)、醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)等開展協(xié)同攻關(guān)，加強面向醫(yī)藥行業(yè)藥械研發(fā)、生產(chǎn)制造、供應(yīng)流通、營銷使用、數(shù)字化監(jiān)管等環(huán)節(jié)的AI產(chǎn)品研發(fā)，突破AI算法、網(wǎng)絡(luò)安全防護技術(shù)等核心基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，完善生物醫(yī)藥AI數(shù)據(jù)庫、臨床試驗中心、應(yīng)用示范中心等支撐。

其次，積極打造示范標桿，推廣一批典型應(yīng)用場景。要加快AI與生物醫(yī)藥融合發(fā)展，通過產(chǎn)業(yè)跨界融合試點示范、案例征集等形式，發(fā)掘數(shù)智技術(shù)賦能優(yōu)秀項目，打造應(yīng)用標桿示范效應(yīng)。支持科教醫(yī)資源和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)雄厚的地區(qū)建設(shè)AI制藥、生物醫(yī)藥數(shù)字化轉(zhuǎn)型示范區(qū)，率先探索醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)融合創(chuàng)新模式、發(fā)展路徑、合作機制等，推進技術(shù)研發(fā)與場景供給，打造智能醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)集群。

再次，著力完善基礎(chǔ)設(shè)施，健全一批配套支撐要素。建議優(yōu)先發(fā)展AI技術(shù)應(yīng)用需求較高的醫(yī)藥數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，整合醫(yī)藥企業(yè)、醫(yī)療機構(gòu)、科研院所、監(jiān)管部門等各類數(shù)據(jù)資源，搭建高質(zhì)量多組學(xué)基礎(chǔ)研究數(shù)據(jù)庫、生物樣本庫、臨床試驗數(shù)據(jù)庫及多病種AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫。加快AI制藥、AI醫(yī)療器械標準體系制定和算法評判方法研究，建設(shè)高質(zhì)量獨立測試數(shù)據(jù)庫和算法驗證平臺。

此外，還要高度重視人才培養(yǎng)，造就一批復(fù)合型人才。依托高校和研究機構(gòu)，通過建立學(xué)科交叉中心等方式，形成以“AI+醫(yī)藥”為代表的數(shù)智技術(shù)跨學(xué)科培養(yǎng)體系，打破計算機與醫(yī)藥領(lǐng)域的人才壁壘；鼓勵高校與企業(yè)建立緊密的合作關(guān)系，實施校企聯(lián)合培養(yǎng)“雙導(dǎo)師”制度，培養(yǎng)以人工智能為主的復(fù)合型人才；加大人才引進力度，通過“一企一策”“一人一策”等方式，為目標人才提供專門化支持和服務(wù)，打造高水平人才隊伍。

封面圖片來源：新華社