我国医药产业的数字化跃升格局正在形成。

　　日前，工业和信息化部等7部门联合印发《医药工业数智化转型实施方案（2025—2030年）》（下称《方案》），重点在医药企业研发、生产与流通等环节提出了四个方面14项具体任务。

　　其中，《方案》提出“打造100个以上医药工业数智技术应用典型场景，建成100个以上数智药械工厂，建设50家以上具有引领性的数智化转型卓越企业”、“建设10个以上医药大模型创新平台、数智技术应用验证与中试平台，培育30家以上医药工业数智化转型卓越服务商”等具体目标。

　　业内人士表示，构建制药行业数智生态体系是推动医药行业发展的一个重大举措。《方案》中提到的人工智能技术不但能在药物靶点筛选、适应证预测等环节缩短研发时间、降低研发成本；一些自动化智能设备的投入也能确保药械质量的稳定性和一致性，从而整体提升产业效率，激发产业活力。

　　瞄准产业痛点

　　现阶段，随着新一代信息技术与医药产业链深度融合，数智技术已成为推动医药工业持续创新和提质升级的关键因素。

　　从政策上来看，近年来，《“十四五”医药工业发展规划》《医药工业高质量发展行动计划（2023—2025年）》《制造业数字化转型行动方案》《关于全面深化药品医疗器械监管改革促进医药产业高质量发展的意见》等文件先后出台，进一步加速数字化、智能化技术在医药工业领域的推广应用。

　　针对此次《方案》的制定瞄准了传统医药工业发展过程中的哪些痛点难点，中国信息通信研究院医疗健康大数据与网络研究中心副主任连云波告诉第一财经，当前，医药工业面临从规模扩张向质量提升的关键转型期，在研发创新能力、制药工艺、应用验证与中试以及监管和溯源等方面仍存在难点痛点。

　　比如，针对应用验证与中试难度大的问题，《方案》指出将支持创建医药工业数智技术应用验证与中试平台，集成推进共性技术攻关、软硬件适配验证测试、计算机化系统验证（CSV）等技术服务。

　　再比如，在药品监管和溯源方面，《方案》提出要支持医药工业重点领域接入工业互联网标识解析体系，探索工业互联网标识与药品追溯码、医疗器械唯一标识（UDI）在生产过程管理、质量追溯、药械监管等领域的融合应用。

　　一位药械流通上市公司相关负责人告诉记者，保障好医药产品的“质量”是关键，这就涉及研发、生产、检测等几个环节。以AI技术为例，在研发环节，AI可以进一步加快药物研发进程、提高研发成功率；在生产环节，在设备互联互通基础上，AI技术能够实现实时监控与智能调度，AI算法同时也能优化生产参数，提升生产效率与质量稳定性；在检测环节，运用机器视觉等AI工具，则可以快速检测药品外观缺陷，提升检测精度。“最后，医药工业大数据平台的构建，也能不断完善国内的医药数据要素市场，为制药工艺改进和产品溯源提供数据支撑，最终保障医药产品质量，满足医药工业发展需求。”

　　传统医药企业的数字化转型

　　此次《方案》特别提到，培育数智化转型卓越企业。要求聚焦医药企业提质、降本、增效、绿色、安全、合规等发展需求，支持建设数智药械工厂，培育一批医药工业数智化转型卓越企业，形成并推广可复制、可落地的新经验、新模式。

　　对于传统医药企业的数字化转型路径，扬子江药业集团ESG办公室总监郑旭江表示，转型是一个从信息化到数字化再到智能化的过程，需要分三步走：第一步，通过构建底层数字化基础设施，来实现不同业务的数据化；第二步，以大数据来驱动业务模式的创新，同时构建好产业协同网络；第三步，运用AI+新技术来实现业务的质变，创造新增长极。

　　郑旭江告诉记者：“在全链条数字化改造下，我们工厂的生产效率实现了一定的提升，单位生产成本下降1%，人工效能提升31%；质量管控效果增强，完美批次率提升9%，检验及时率达100%，质量追溯体系得以构建；供应链得到持续优化，供货周期压缩6天，库存周转率提升了32%。”

　　在医药企业提质、降本、增效方面，连云波认为，企业需要注意三个要素。一是企业应当针对自身业务场景需求，布局相应的智能制药系统解决方案，实现对生产过程中关键参数的实时监测和精准控制，优化生产流程，减少因人为因素导致的质量波动，提高生产效率，降低生产成本。

　　二是完善数字基础设施，评估企业数据规模和增长趋势，部署相应的网络算力设施和软件系统，并重点评估软硬件系统兼容性与集成性，以及相应的投入成本和预期回报。三是建立数智化转型“一把手”负责制，成立专项工作机构，完善与数智化转型相匹配的组织架构和管理制度。

　　在绿色、安全、合规方面，连云波也给出建议称，企业一方面可以考虑构建企业能源管理系统，实时采集能源消耗数据，运用数据分析和智能优化算法，对能源消耗进行监测、分析和优化，实现能源的合理分配和高效利用。另一方面，企业可以建立安全生产风险预警平台，利用传感器、视频监控等技术实时采集生产现场的安全信息，通过大数据分析和人工智能算法，对安全数据进行深度挖掘和分析，及时发现潜在的安全风险，并发出预警信号。

　　配套措施如何做

　　医药工业数智化转型是一项综合性的系统工程，涉及多类主体、多个环节，其中政策衔接、配套措施也尤为重要。

　　中国卫生信息与健康医疗大数据学会数智医疗装备及机器人分会副秘书长田丰表示，需要加强前站基础工作，例如以政府和行业协会抓总或牵头组织，头部现行企业参与，汇集各属性、各类规模层级的“专业领域同类项”企业，在“脱敏、数据资产估值与定价、内部与外部合规交易机制与流转”等体制机制充分建立与完善的前提下，编制“工业数据集、语料集、测试集、训练集”，并形成“公益+商业+数据安全+数据限制出境平衡”并行的运营机制，为医药大模型创新平台、数智技术应用验证与中试平台，乃至制药工业软件等方面奠定坚实的基础。

　　连云波也表示，第一，关键技术研发上，配套措施应通过“揭榜挂帅”、专项资金、人才政策支持等形式，组织生物医药企业、信息技术服务企业、医疗卫生机构等开展协同攻关，对于突破关键技术的重点项目和转型示范企业及园区，给予适当政策奖励。

　　第二，完善健全基础设施上，应优先发展AI技术应用需求较高的医药数据基础设施；推动医药工业企业和流通企业共同建立统一的数据共享平台，实现生产、库存、销售、物流等信息的实时共享和交互，打通供应链各环节的数据壁垒，提高供应链的透明度和协同效率。

　　第三，数智化复合型人才培养上，需通过建立学科交叉中心等方式，形成以“AI+医药”为代表的数智技术跨学科培养体系，打破计算机与医药领域的人才壁垒。

　　一位医药政策资深人士也告诉记者，对于采取数智技术的医药产品，（政策或行业端）需要合理确定医药产品的最高销售限价或指导价，确保企业有一定的利润空间来维持数智化技术研发和生产运营；同时，建立起价格监测和调整机制，根据药品的市场销售情况、原材料价格波动、技术更新等因素适时调整药品价格，避免药品价格过高影响患者的可及性。

　　“政策衔接上，则需建立医药工业领域的标准化数据接口，推动医疗机构、药企与医保系统互联互通。这就需要医保、药监、工信等部门的多方联动。此外，也要考虑设立专项补贴或税收优惠，强化网络安全保障，这样才能从根本上确保患者隐私与生产数据安全。”该人士说。