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醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型明確“路線圖”

發(fā)布時(shí)間:2025-05-13 閱讀量:

近日,工業(yè)和信息化部、商務(wù)部、國(guó)家衛(wèi)生健康委等七部門聯(lián)合印發(fā)《醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型實(shí)施方案(2025—2030年)》(以下簡(jiǎn)稱《實(shí)施方案》),提出以保障藥品質(zhì)量安全、維護(hù)人民生命健康為根本目標(biāo),以全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)調(diào)發(fā)展為主線,以數(shù)智化改造為主攻方向,以場(chǎng)景應(yīng)用為牽引,堅(jiān)持規(guī)劃引導(dǎo)、問(wèn)題導(dǎo)向、分類施策、系統(tǒng)推進(jìn),統(tǒng)籌提升醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化發(fā)展和智慧監(jiān)管水平,以場(chǎng)景化、圖譜化方式推進(jìn)醫(yī)藥工業(yè)高端化、智能化、綠色化、融合化發(fā)展。

“《實(shí)施方案》以數(shù)據(jù)互聯(lián)、標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一和人才儲(chǔ)備為重要抓手,推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研醫(yī)協(xié)同創(chuàng)新,為醫(yī)藥工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)?!敝袊?guó)工程院院士董家鴻說(shuō),《實(shí)施方案》的出臺(tái),將有效推動(dòng)醫(yī)藥工業(yè)向更高質(zhì)量、更高安全性和更高效率的方向升級(jí)。

從規(guī)模擴(kuò)張到質(zhì)量提升

工業(yè)和信息化部有關(guān)負(fù)責(zé)人介紹,當(dāng)前醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型已形成全鏈條突破態(tài)勢(shì)。在研發(fā)領(lǐng)域,人工智能輔助靶點(diǎn)篩選、化合物合成路徑預(yù)測(cè)等技術(shù)革新傳統(tǒng)范式,基因測(cè)序與臨床數(shù)據(jù)融合驅(qū)動(dòng)精準(zhǔn)藥物開(kāi)發(fā),虛擬實(shí)驗(yàn)工具顯著提升研發(fā)效率;生產(chǎn)環(huán)節(jié)以智能化改造為核心,依托數(shù)字化車間實(shí)現(xiàn)工藝參數(shù)實(shí)時(shí)調(diào)控,構(gòu)建覆蓋藥品全生命周期的智能質(zhì)量追溯體系;流通領(lǐng)域借助智能物流與區(qū)塊鏈追溯系統(tǒng)提升供應(yīng)鏈韌性,數(shù)字化營(yíng)銷網(wǎng)絡(luò)有效延伸基層藥品服務(wù)觸角。這些突破正推動(dòng)醫(yī)藥工業(yè)向高端化、智能化、綠色化方向演進(jìn)。

“當(dāng)前,醫(yī)藥工業(yè)正面臨從規(guī)模擴(kuò)張向質(zhì)量提升的關(guān)鍵轉(zhuǎn)型期,人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等數(shù)智技術(shù)正引領(lǐng)醫(yī)藥工業(yè)向更高質(zhì)量、更高效率的方向發(fā)展,新技術(shù)貫穿醫(yī)藥產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、營(yíng)銷服務(wù)、運(yùn)營(yíng)管理全流程,推動(dòng)行業(yè)應(yīng)用走深向?qū)崳瑢?shí)現(xiàn)全鏈條智能化升級(jí)。”中國(guó)信息通信研究院院長(zhǎng)余曉暉說(shuō),推進(jìn)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(guó)在全球醫(yī)藥科技競(jìng)爭(zhēng)中搶占先機(jī),推動(dòng)醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)向高端化、智能化、國(guó)際化邁進(jìn)。

還要看到的是,醫(yī)藥行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型依然存在一些痛點(diǎn)。董家鴻認(rèn)為,問(wèn)題主要集中在三方面。首先,數(shù)據(jù)要素價(jià)值釋放不足,醫(yī)療機(jī)構(gòu)、藥企和科研機(jī)構(gòu)間的數(shù)據(jù)共享機(jī)制不完善,“數(shù)據(jù)孤島”問(wèn)題突出;其次,醫(yī)療數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化程度不足,格式和權(quán)限管理不統(tǒng)一,難以實(shí)現(xiàn)跨機(jī)構(gòu)有效協(xié)同;最后,復(fù)合型人才短缺,既懂臨床需求又熟悉數(shù)智技術(shù)的專業(yè)團(tuán)隊(duì)不足,制約了數(shù)智技術(shù)發(fā)揮效能。這些問(wèn)題,需要從政策、技術(shù)、市場(chǎng)等多方面發(fā)力解決。

14項(xiàng)任務(wù)直指行業(yè)痛點(diǎn)

《實(shí)施方案》提出兩個(gè)階段的發(fā)展目標(biāo):到2027年,醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型取得重要進(jìn)展,以數(shù)智技術(shù)驅(qū)動(dòng)的醫(yī)藥全產(chǎn)業(yè)鏈競(jìng)爭(zhēng)力和全生命周期質(zhì)量管理水平顯著提升;到2030年,規(guī)上醫(yī)藥工業(yè)企業(yè)基本實(shí)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(jìn)一步完善,醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型生態(tài)體系進(jìn)一步健全。

圍繞數(shù)智化發(fā)展基礎(chǔ)建設(shè)、數(shù)智化轉(zhuǎn)型推廣、支撐服務(wù)體系建設(shè)三方面,《實(shí)施方案》提出一系列到2027年的具體目標(biāo)。一是突破一批醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化關(guān)鍵技術(shù),制修訂30項(xiàng)以上醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),在智能制藥設(shè)備、檢測(cè)儀器和制藥工業(yè)軟件等領(lǐng)域研發(fā)推廣100款以上高性能產(chǎn)品;二是打造100個(gè)以上醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智技術(shù)應(yīng)用典型場(chǎng)景,建成100個(gè)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(dòng)打造5個(gè)醫(yī)藥數(shù)智化轉(zhuǎn)型卓越園區(qū);三是建設(shè)醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型促進(jìn)中心及分中心,建設(shè)10個(gè)以上醫(yī)藥大模型創(chuàng)新平臺(tái)、數(shù)智技術(shù)應(yīng)用驗(yàn)證與中試平臺(tái),培育30家以上醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型卓越服務(wù)商。

基于此,《實(shí)施方案》提出了數(shù)智技術(shù)賦能行動(dòng)、數(shù)智轉(zhuǎn)型推廣行動(dòng)、數(shù)智服務(wù)體系建設(shè)行動(dòng)、數(shù)智監(jiān)管提升行動(dòng),并部署14項(xiàng)重點(diǎn)任務(wù)。董家鴻認(rèn)為,這些任務(wù)直指行業(yè)痛點(diǎn)。

比如,數(shù)智技術(shù)賦能行動(dòng)關(guān)注醫(yī)藥健康“數(shù)據(jù)孤島”問(wèn)題,加強(qiáng)醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智產(chǎn)品研發(fā)應(yīng)用,整合釋放醫(yī)藥數(shù)據(jù)要素價(jià)值,深化人工智能賦能應(yīng)用?!秾?shí)施方案》鼓勵(lì)醫(yī)藥企業(yè)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、科研院所等合作建設(shè)醫(yī)藥工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái),形成研發(fā)、生產(chǎn)、臨床、大健康等領(lǐng)域高質(zhì)量數(shù)據(jù)集,并提出落實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度,推進(jìn)醫(yī)藥工業(yè)公共數(shù)據(jù)規(guī)范化開(kāi)發(fā)利用,完善醫(yī)藥工業(yè)數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)歸屬認(rèn)定、市場(chǎng)交易、權(quán)益分配、利益保護(hù)等具體規(guī)則,培育專業(yè)化醫(yī)藥數(shù)據(jù)服務(wù)企業(yè),支持?jǐn)?shù)據(jù)交易機(jī)構(gòu)開(kāi)展醫(yī)藥工業(yè)數(shù)據(jù)流通共享探索。這有望破解醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)臨床與藥企研發(fā)數(shù)據(jù)脫節(jié)的難題。

此外,《實(shí)施方案》也將有效解決標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范不統(tǒng)一以及人才短缺問(wèn)題。在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范方面,《實(shí)施方案》提出重點(diǎn)完善臨床研究、生產(chǎn)管理和質(zhì)量追溯等環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)接入規(guī)范。在復(fù)合型人才培育方面,《實(shí)施方案》強(qiáng)調(diào)高校交叉學(xué)科建設(shè)與校企合作,通過(guò)藥學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)與信息科學(xué)的學(xué)科融合,培養(yǎng)兼具臨床需求洞察能力和數(shù)智技術(shù)應(yīng)用能力的專業(yè)人才隊(duì)伍。

合力推動(dòng)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)

“醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型是一項(xiàng)綜合性系統(tǒng)工程,涉及多類主體、多個(gè)環(huán)節(jié)?!庇鄷詴熃ㄗh,為進(jìn)一步落實(shí)好《實(shí)施方案》,應(yīng)從四方面著手。

在突破一批關(guān)鍵技術(shù)方面,余曉暉建議,可以通過(guò)“揭榜掛帥”、專項(xiàng)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(jī)構(gòu)等開(kāi)展協(xié)同攻關(guān),加強(qiáng)人工智能產(chǎn)品研發(fā),突破人工智能算法、網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)技術(shù)等核心基礎(chǔ)環(huán)節(jié),強(qiáng)化生物醫(yī)藥人工智能數(shù)據(jù)庫(kù)、臨床試驗(yàn)中心、應(yīng)用示范中心等支撐。

在推廣一批典型應(yīng)用場(chǎng)景方面,余曉暉認(rèn)為,應(yīng)加快人工智能與生物醫(yī)藥融合發(fā)展,通過(guò)產(chǎn)業(yè)跨界融合試點(diǎn)示范、案例征集等形式,發(fā)掘數(shù)智技術(shù)賦能優(yōu)秀項(xiàng)目,打造應(yīng)用標(biāo)桿。

在健全一批配套支撐要素方面,余曉暉建議,優(yōu)先發(fā)展對(duì)人工智能技術(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(jī)構(gòu)、科研院所、監(jiān)管部門等各類數(shù)據(jù)資源,搭建訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù);加快人工智能制藥、人工智能醫(yī)療器械標(biāo)準(zhǔn)體系制定和算法評(píng)判方法研究,建設(shè)高質(zhì)量獨(dú)立測(cè)試數(shù)據(jù)庫(kù)和算法驗(yàn)證平臺(tái)。

在加強(qiáng)人才培養(yǎng)方面,余曉暉說(shuō),可以依托高校和研究機(jī)構(gòu),通過(guò)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(jì)算機(jī)與醫(yī)藥領(lǐng)域的人才壁壘;鼓勵(lì)高校與企業(yè)建立緊密合作關(guān)系,實(shí)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(jìn)力度,通過(guò)“一企一策”“一人一策”等方式,為目標(biāo)人才提供專門化支持和服務(wù),打造高水平人才隊(duì)伍。


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