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医药工业数智化转型典型应用场景
根据医药工业数智化发展情况和企业实践，结合技术创新和融合应用发展趋势，凝练总结了6个方面41个典型场景，为医药企业数智化转型工作提供参考。
一、医药研发
围绕药物发现、临床前研究管理、临床试验管理等环节，应用数智技术提升新靶点和新药发现效率，加速药物研发和临床试验进度。
1.精准靶点识别与筛选
面向疾病机制探究和药物靶点发现等业务活动，针对传统实验方法在通量和成本方面的局限性问题，利用多组学数据分析和文本挖掘方法，整合丰富的生物学数据，结合自然语言处理、深度学习、图像识别以及大模型等人工智能(AI)技术，构建新药研发知识图谱，开展复杂蛋白质结构预测，显著提升药物靶点的识别和筛选效率。
2.智能药物分子设计与优化
面向药物分子设计和先导化合物优化等业务活动，针对传统基于经验的药物设计模式限制问题，通过运用计算机模拟、数字孪生以及深度生成模型和强化学习算法等人工智能(AI)技术，以更高的效率和更低成本获得符合特定要求的化合物，实现药物分子的从头设计及结构优化。
3.超高通量化合物虚拟筛选
面向新分子实体(NMEs)筛选等业务活动，针对传统筛选方法效率低下和创新性不足的问题，利用计算机仿真、分子模拟和成药性理化模型等技术进行高通量虚拟筛选，加快化合物生物活性和药理作用的评估速度；基于人工智能(AI)技术挖掘文献、数据库等，提高化合物筛选范围和效果。
4.动物模型数据挖掘与虚拟动物实验
面向动物实验研究、药物测试等业务活动，针对动物替代需求高、与人体结果一致性有偏差等问题，运用数据挖掘、模拟技术，建立动物造模计算机仿真模型；基于动物实验数据库，利用建模工具建立决策树、神经网络等不同模型，对实验数据进行解析，指导药物研发，从而提高决策质量、效率和成本效益。
5.中医药人用经验数据挖掘和决策模型研究
面向协定处方和院内制剂向创新药转化等业务活动，针对人用经验缺乏高质量数据证据等问题，运用数据挖掘、聚类分析、模拟技术，建立人用经验大数据库，针对疾病特点和中医理论建立决策树、神经网络等不同模型，对临床有效性和特点进行解析，提高中药创新药转化决策质量、效率和成本效益。
6.基于风险的临床试验管理面向临床试验方案设计、患者招募、风险管理等业务活动，针对数据合规管理等需求，利用深度学习、自然语言分析等数字技术，构建疾病模型，分析过往相似性试验计划，快速评估临床试验的可实现性及潜在风险，从而进一步优化试验计划及方案；结合真实世界数据、人工智能(AI)技术，自动筛选符合入组标准的患者，提高招募效率，规避受试者流失导致试验中断风险；运用智能化工具，及时发现试验文档、患者入组协议等方面的问题，降低数据核对成本，提升临床试验质量。使用数字孪生技术，在虚拟环境中模拟临床试验，预测药物反应，提高研发效率。
7.医药实验室数据集成管理
面向医药研发实验室管理标准化、数智化发展趋势，围绕医药研发管理过程中涉及到的物料管理、样品管理、科研数据管理、电子实验记录、文件管理等业务活动，部署实验室管理系统；结合物联网、5G、人工智能(AI)等技术，实现实验室仪器、设备、物料等信息的实时线上监控、实验过程自动化与智能化控制、实验数据全过程自动记录与分析，提高资源调度、试验实施、数据采集分析等研发全流程管理效率。
8.医疗器械设计开发管理
面向医疗器械设计开发策划、输入、输出、转换、评审、验证、确认、变更等业务活动，加强三维设计(CAD)、数字孪生、仿真(CAE)等数智化技术工具的应用，实现关键产品指标的设计优化，提高设计效率，缩短产品开发周期；利用数字化手段提升设计开发数据与知识的传递效率，倡导质量源于设计(QbD)理念，从源头防止质量风险，加强包括设计开发在内的产品全生命周期的风险管理。
二、医药生产
围绕工厂建设、工艺开发与优化、生产作业、物料仓储配送、生产设备管理、能源管理、环保管理、安全巡检等环节，应用数智技术提高医药生产自动化水平，增强生产各环节的感知、监测、预警、处置和评估能力。
9.工厂数字化设计
面向工厂建设规划设计、建筑及设施布局、工艺设计、设备及工艺管线设计、实施交付等业务活动，应用工厂三维设计与仿真软件和平台，结合三维建模、系统仿真、模型搭建、增强现实/虚拟现实(AR/VR)等技术，提高工厂设计效率，优化工厂布局，缩短工厂建设周期。
10.数字孪生工厂建设
面向设备、产线、车间、工厂的数字孪生建设，应用物联网、多物理场仿真、机器学习等技术，实现生产全流程模拟，提高产品质量和生产效率，减少资源浪费和环境污染。
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