AI 正在重塑医疗与制药业：领先者如何抢占未来优势

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医疗和制药行业正经历人工智能带来的深刻变革，不仅加剧了市场竞争，也改善了临床结果。IMD 的AI 成熟度指数（AI Maturity Index）揭示了拜耳（Bayer）、美敦力（Medtronic）和阿斯利康（AstraZeneca）等行业先行者的有效实践，本文由横井知子与 Michael Wade 撰写。

人工智能已经超越最初的“潜力承诺”，成为医疗与制药业不可或缺的战略要务。引领变革的企业正在多个运营领域构建 AI 能力，并通过技术创新与组织转型获得市场优势。

在 IMD 的TONOMUS全球数字与人工智能转型中心，我们开发了一个涵盖五大关键维度的全面框架，用以评估企业的 AI 成熟度。我们的专有 AI 成熟度指数 揭示了行业先锋与仍在追赶者之间的关键差异，为希望提升 AI 能力的组织提供了参考路径。

以 2024 年的 AI 成熟度指数排名为例，在医疗与制药领域，拜耳排名第 20，美敦力排名第 26，阿斯利康排名第 28。分析这些企业的实践，可以清晰看到一些模式，为其他组织提供了可借鉴的路线图。

领导力驱动转型

在医疗领域走向 AI 成熟的道路上，关键在于董事会层面的果断行动与高管层的承诺。最成功的企业正通过重大投资、战略任命和组织重组，把 AI 明确定位为公司战略的核心。

拜耳（Bayer）：2022 年宣布投入 14 亿美元用于数字化转型，并获管理董事会批准，将 AI 与数据科学确立为基石技术。CEO Bill Anderson 与管理团队制定了覆盖全集团的数据战略，强调质量、整合、分析与安全，为各事业部的负责任 AI 部署奠定基础。

美敦力（Medtronic）：董事长兼 CEO Geoff Martha 致力于将公司打造为全球医疗科技领导者，并将 AI 定位为战略差异化因素。他推动建立AI Center of Excellence来统筹全公司的 AI 项目，并与监管机构密切合作，探索 AI 实施框架。公司领导团队（包括首席技术与创新官 Ken Washington）明确提出了 AI 改变全球健康体系的愿景，同时强调配套的安全防护。

阿斯利康（AstraZeneca）：领导层通过高管任命展现了对 AI 的长期承诺。2023 年 7 月，CEO Pascal Soriot 任命 Sharon Barr 为生物制药研发执行副总裁，她此前在 Alexion 就积累了丰富的 AI 与数据科学经验。

前沿科技

医疗健康组织正在建立专门的技术基础设施，以推动产品、研发能力和治疗技术的创新。

阿斯利康（AstraZeneca）构建了由 AI 驱动的知识图谱，整合了基因、蛋白质、疾病和药物之间的复杂生物学关系。这一专门的基础设施使得疾病机制和潜在药物靶点的识别成为可能，而这些往往是传统研究方法难以揭示的。该公司利用 ChatGPT 和 ClinicalBERT 等语言模型分析科学文献与临床数据，从而加速现有药物的再利用。2024 年 9 月推出的 MILTON AI 工具更是一次重要的技术飞跃，能够在疾病确诊前预测超过 1,000 种疾病，从而提升早期干预与个性化治疗的可能性。

美敦力（Medtronic）的重大 AI 创新之一是 GI Genius 模块，这是一款 AI 辅助的结肠镜检查工具，基于 NVIDIA 的 Holoscan 和 IGX 技术。该平台支持多个 AI 算法，允许第三方开发者创建并部署应用，以提高消化内科诊断的准确性。美敦力在 2024 年 4 月推出的 Live Stream 技术结合 AI 分析，应用于腹腔镜和机器人辅助手术，为复杂操作提供实时指导，提升手术精度。他们的 AI 增强版 Reveal Linq 心脏监测器同样代表了一大突破，显著提高了心律失常检测的准确率。

拜耳（Bayer）则开发了专门的计算平台，用于模拟生物系统并预测治疗结果。在作物科学部门，AI 模拟帮助拜耳预测哪些基因、种子或种质表现最佳，从而减少实地测试需求，极大提升了农业研究的方法论。2024 年 4 月，公司与 Google Cloud 合作开发放射科 AI 解决方案，体现了其在创新医疗诊断技术上的战略布局。

运营整合

领先的医疗和制药公司已将 AI 深度嵌入运营流程和工作流，重点聚焦于提高效率、降低成本和优化业务绩效的应用。

阿斯利康通过 AI 改造了临床试验的设计与运行。借助机器学习对历史临床数据的分析，他们创造了更具创新性的试验方法，包括更小规模的对照组与更精确的患者分层，提高了试验效率，同时减少了患者暴露于安慰剂的风险。在制造环节，阿斯利康在中国与瑞典建立了“数字灯塔”工厂，利用 AI 优化药品生产，确保环境条件精准控制、批次一致 性与污染防护，从而提升运营效率与质量控制。

美敦力将 AI 融入运营全流程，以提高整个组织的效率。其卓越中心（Center of Excellence）统一协调各部门的 AI 项目，确保数据治理与模型部署的标准化。通过在印度扩建价值 6,000 万美元的 IT 中心，美敦力打造了专注于 AI 落地与规模化的运营枢纽，使 AI 解决方案能更高效地在全球范围内部署。

拜耳已在多个业务职能中实现 AI 的运营化应用，包括安全问题识别、合规管理、供应链优化与分销精简。这些实践不仅提升了效率，同时确保了产品质量与监管合规性。

人才建设：增强团队能力

美敦力在 2024 年 7 月扩建印度园区，建设价值 6,000 万美元的 IT 中心，计划招聘 300 名专注于前沿技术（包括 AI/ML 与数字健康应用）的新员工。

阿斯利康投资建设多学科团队，将医学专业知识与数据科学能力结合起来，增强公司各专科团队在 AI 实施过程中的协作。

拜耳2022 年的数字化转型投资，也包括在制药和农业部门内部提升员工 AI 能力的资源保障，确保员工能够有效利用 AI 技术。

此外，美敦力在 2024 年 10 月与 GI Alliance 合作，将 GI Genius AI 技术推广到 400 个临床点，展示了医疗提供方关系如何加速临床 AI 的应用。

创新生态：加速协作开发

在医疗 AI 成熟度方面的领先者，通过专业化合作伙伴关系扩展能力，加速创新，同时尊重医学领域的协作研究传统。

拜耳通过与临床研究机构和技术专家的精准联盟展示了其生态系统战略。例如，2024 年 3 月，拜耳与Aignostics合作开发AI平台以识别癌症靶点，将拜耳的治疗专业知识与Aignostics的 AI 技术结合。此外，拜耳还与Salus Optima在AI驱动的健康解决方案上合作，并与Google Cloud在药物研发上联合开发。

阿斯利康通过学术界和生物技术企业的合作进一步扩展创新生态。2024 年 9 月，他们与Immunai合作并投资 1,800 万美元，将临床试验专业知识与免疫系统建模能力结合起来。2024 年 10 月，与Owkin合作开发用于乳腺癌gBRCA预筛查的 AI 工具，针对特定临床问题整合双方专业能力。

美敦力 2024 年 10 月与GI Alliance合作推广GI Genius AI技术的案例显示，临床提供方关系不仅能加速AI应用，还能生成真实世界证据，为持续改进提供支撑。

伦理治理：确保安全与透明

医疗 AI 需要专门的治理框架，涵盖患者安全、诊断责任和治疗决策等独特问题。

美敦力的 AI Compass 指导 AI 技术的伦理应用，强调患者安全、公平、透明与人工监督，确保 AI 是辅助而非替代临床判断。

阿斯利康的伦理框架关注早期疾病预测的敏感性问题，包括患者咨询和适当干预路径，同时明确 AI 辅助诊断与临床决策的边界，并保障知情同意。

拜耳建立了全面的治理框架，重点在于减少偏差、保护隐私、促进透明性。他们在创新与伦理之间取得平衡，尤其在 AI 决策可能影响患者护理或食品安全的场景中尤为重要。

未来十年，医疗与制药企业能否蓬勃发展，将取决于其是否能够在上述各维度系统性地提升 AI 能力。

AI 成熟度路线图

医疗与制药行业展示了如何通过系统化发展 AI 能力，创造可持续的竞争优势——不仅改善患者疗效，还能加速创新周期、提升运营效率。在 AI 成熟度的五大维度上表现出色的组织，在治疗创新、监管合规和临床价值交付方面，持续超越同行。

对于希望提升自身 AI 成熟度的医疗机构而言，行业领先者的实践提供了宝贵指导：

• 建立战略性领导承诺：将 AI 置于改善患者疗效和推动治疗创新的核心战略位置。
  
• 构建专门技术基础：解决医疗领域独特的数据整合挑战，同时确保监管合规性。聚焦运营整合：将 AI 融入临床流程与研究流程，实现可衡量的护理改善。
  
• 战略性投资于人才建设：培养兼具临床专业知识与技术能力的复合型人才，搭建跨学科桥梁。
  
• 发展协作创新生态系统并实施治理框架：建立专门针对医疗伦理要求的治理体系，确保创新合规与责任落实。
  

未来十年，能够蓬勃发展的医疗与制药企业，将是那些在上述所有维度系统性提升 AI 能力的组织。正如 AI 成熟度指数所显示，这种综合方法能够打造韧性组织，在复杂的现代医疗监管环境中，提供具有变革性的患者疗效。

本文翻译自 I By IMD，中文版本仅供参考。


来源：36kr