2024年智能制药行业深度调研及供需分析

据科技日报报道，清华大学附属北京清华长庚医院神经内科武剑团队主导研发的灵犀医学脑血管病专病大模型于近日发布。作为我国脑血管病领域的首个医学人工智能大模型，它将为脑血管病的规范化诊疗、个性化治疗和临床研究带来新范式。

灵犀大模型基于海量脑血管病临床医学数据构建，经过人工智能工程师和脑血管病专家历时半年的精心调训，具备卓越的专业概念理解、复杂推理和逻辑判断能力。它能提供精准的医疗指导和个性化治疗方案，提升规范化诊疗水平，提高医疗服务能力和效率，改善患者预后。

人工智能是未来核心生产力。“AI+医疗”为健康生活和医疗服务带来更多可能。制药业作为一个古老悠久又对人类至关重要的行业，“AI+制药”优化了传统的流程与方式，为这个古老的行业注入了新的活力，也被认为是制药业未来趋势。

智能制药行业深度调研

药物的从研发到市场投放是一个昂贵且漫长的过程。小分子药物的发现可以分成以下几步：建立疾病假说，发现靶点，设计化合物，展开临床前研究。这些步骤平均需要五年时间，花费可达数亿美元。随后的临床开发过程需要对药物进行多次测试，仍需要花费大量时间与金钱。

今年政府工作报告提出，着眼推进分级诊疗，引导优质医疗资源下沉基层。基于云计算、人工智能、物联网等技术的智慧医疗新场景，或成为优化医疗资源配置、提升医疗服务质量的关键推手。

根据互联网周刊以及中关村云计算产业联盟相关榜单，一方面，中国AI医疗行业快速发展，诞生了一批以德睿智药、剂泰医药、零假设科技、森亿智能为代表的新兴企业，且已经具备了一定的技术积累和品牌效应;另一方面，以阿里、平安、百度、京东为代表的大数据模型企业AI医疗布局力度持续加大。

据中研产业研究院《2024-2029年中国智能制药行业深度调研与投资战略研究报告》分析：

随着人工智能浪潮的兴起，AI也被用于提高药物研发效率，新药的设计、发现、研发过程得到缩短，成本也相应降低。“AI+药物研发”的方式多种多样，其核心是运用NLP算法对海量的数据库扫描，识别新颖药物、药物基因和其他与治疗有关的联结，进而寻找潜在的药物新分子。此外，AI还可以用于对药物结构、疾病病理生理机制、现有药物的功效、显微镜下的样本观察等等结果进行快速分析，大大提升新药发现的效率。

智能制药行业供需分析

2020年，AI制药领域在资本市场获得了很高的关注度，对于AI技术在药物研发中的真正作用也引发了一系列讨论。

从供给端看，随着基因检测技术的进步，各种药物研发数据的不断积累以及计算机硬件设备与人工智能算法的改良使得AI技术在生物制药领域的发展获得了良好的条件。

而在需求端，传统生物制药企业在进行新药研发时长期存在的研发周期长、失败率高、成本高等痛点也给AI制药行业带来了巨大的增量。这些来自供需两端的驱动力也正式助推了这场资本热潮。

想要了解更多智能制药行业详情分析，可以点击查看中研普华研究报告《2024-2029年中国智能制药行业深度调研与投资战略研究报告》。报告首先分析了国内外智能制药业的发展，接着对中国智能制药业的运营状况进行了细致的透析，然后具体介绍了细分市场的发展。随后，报告对智能制药企业经营、行业竞争格局等进行了重点分析，最后分析了智能制药业的发展趋势并提出投融资建议。