面对新一轮科技革命和产业变革带来的历史性机遇，生物医药行业已成为“十四五”核心战略产业。相关研究中心数据显示，25%的生物医药企业仍处于数字化起步阶段。由于生物医药行业的特殊性，使其面临更严格的监管，如何达成质量、效率与合规性的平衡；如何加速药物研发、降低生产营销成本、助力药物快速上市；如何合规地采集、传输和存储数据，并从中挖掘价值等均是企业的诉求。

在数字化转型的大潮下，建立更先进、更高效的数字化管理体系，可以加速产品进入市场、改善运营以获得更高效益；可以对生产信息做收集整理，在问题出现时做出快速有效的响应；可以建立健全完善的数据管理系统，以满足来自市场客户、监管及企业内部日益严苛的质量管理要求。进入AI时代，企业的数字化进程和转型方式，也需要重新审视和定位，生物药企需要关注哪些先进数字化管理技术、数字化价值如何体现、数字化如何赋能出海业务、智能工厂的价值和建设推进，这些现状增加了生物药企数字化转型的迫切性。

活动合影

CIAPH（医药健康信息化研习社）作为推动医药健康行业数字化建设与交流的中立组织，在2024年7月5日，于上海成功举办“打造高效的数字化管理体系”活动，本次活动特邀医药垂类大模型企业水木分子、生物医药领先企业君实生物，以及专注行业的产品供应商企业，带来数字化经验分享，下文为各位嘉宾的主要观点。

雷斌 君实生物信息技术及数字化副总裁

君实生物信息技术及数字化副总裁雷斌，做了《数智君实-迈入新十年的数字化运营基石》专题讲解，介绍了君实生物通过数字化建设提升业务运营支持能力，通过一个框架两个集成，打造数字化的集团运营和管控体系，实现研发、生产供应链和销售运营流程的紧密衔接，形成管理穿透力，为公司的运营集团化和国际化提供了有力支持。在此过程中，君实生物搭建了覆盖从立项到上市的全生命周期的研发项目管理和临床试验管理平台，构建了产供销协同的多级计划和供应链协同平台，以及多渠道协同的营销数字化系统。基于ISA95标准建设的智能数字化工厂，让君实生物在生产过程智能化的同时，也增强了生产过程的电子数据合规和全流程的质量管控。此外，也介绍了IT自身的治理，包括体系的建立和如何形成体系、战略到执行的闭环。

施凯文 飞书 产品副总裁

飞书产品副总裁施凯文在分享中给出了他对于大模型的理解，他谈到大模型模型竞争最终是资源竞争；Scaling Law 就是新摩尔定律，Al 的进步就是scaling；OpenAl 从来都没有与产品规划脱轨；Al将是未来10年GDP的最强驱动力；但基础设施层决定了AI能跑多快。由于面临着研发成本高、周期长、投入产出比不高等挑战，企业想要使大模型落地，需要把AI润物细无声封装进场景。讲解中也介绍了大模型如何落地的展望、企业自建 AI 系统的挑战；最后通过Demo演示，展现了飞书开发的针对医药行业会议场景、智能AI识别、AI协同效率等产品场景，引发了现场参会嘉宾的关注。

邢杰 水木分子 COO

水木分子COO邢杰讲解了《大模型时代医药数“智”化转型》专题，认为数智化转型中CIO与CEO的战略对齐是最重要的。大模型在医药行业应用的落地=场景×（数据+算力+算法）。如果说功能和界面是产品的骨架，内容是产品的血和肉，那么场景就是产品的灵魂。在路径上，企业要从场景出发选择合适的解决方案，先用起来并持续关注效果和技术发展趋势。在生成式人工智能时代，模型的能力很大程度上可以反映出其训练数据的质量，因此高质量数据在大模型训练和应用中的重要性不可替代。

刘晓武 爱创科技 产品解决方案总监

爱创科技产品解决方案总监刘晓武表示，工业端的数据整合能力是赋能产业链的基础条件。如果生产企业不能完成数据聚合，不能支持主数据、序列化数据、流向流量的统一管理和多维度的存储及调用，则无法拉通供应链，无法实现数字化管理和精准管控。爱创的“码中台”解决方案，通过DHS(数据协同服务)、C-ESC(云赋码)、“健康药箱”，来满足数据协同，生产可视化，以及追溯、客户服务、直联消费者、构建企业私域等多种需求。

吴晓立 君实生物 数据与分析副总监

君实生物IT数据与分析负责人吴晓立表示，企业需要正确评估 AI 技术能力，从技术和业务实际场景的角度出发确定AI落地方式。通过定量指标明确目标可行性，同时找到务实可行的业务场景，进一步评估出确定性的投资回报，确保前沿技术的顺利和准确落地，解决业务痛点。在“降本增效”的时代，一切预算投资更需要量化的商业回报来衡量成败，AI 也并不例外。君实生物的第一个 AI 应用“君实翻译官”已顺利完成业务上线。上线后已在各业务领域初步展现出提升作用，助力效能提升。后续也将秉持“业务赋能，持续增效“的理念，不断通过前沿技术的引入，赋能更多的业务场景。

罗永秀 鸿翼 联合创始人兼CTO

鸿翼联合创始人兼CTO罗永秀讲到，新的技术周期以来，底层范式正在改变，智能和技术“涌现”，新的创新机遇开启。鸿翼ECM+AI基于ECM CORE之上的非结构化数据全生命周期管理全景产品，通过InWise大模型AI平台与Agent智能体应用套件，为用户提供双环端到端的大模型应用落地全系产品与解决方案。全域非结构化数据体系治理应用为大模型输送高质量数据，Agent智能体平台助燃新质生产力，打造企业新质生产力强引擎，将重塑组织业务管理模式。

张宏 君实生物 智能自控高级总监

君实生物智能自控高级总监张宏表示当下企业内部更加关注BI、AI以及数据的治理和挖掘工作，希望通过多系统集成，实现数据流覆盖整个业务流，形成针对生物制药一次性工艺深度的IOT融合。并且将有效的信息流形成企业的知识进行沉淀。通过互联网和生产制造平台，以及质量平台的搭建，帮助君实生物实现了合规，全流程追溯，同时通过系统搭建建立标准化的操作流程，减轻了对于人员的依赖。此外信息化技术和系统所带来的可靠数据，为企业的海外拓展提供了坚实的基础。

本次活动将视角聚焦于生物药企的数字化转型，从规划到落地的承接，每一个环节都是至关重要的，在各位数字化实践者的分享中，“场景”一词被广泛提及，正如各位分享者所言，数字化落地需要找到合适的场景，AI的落地也需要从场景切入，对于医药健康行业来说，以下几个场景是数字化的重点领域：

1、数字化研发和创新

引入人工智能和机器学习技术，可以帮助药企加速药物研发过程。例如，利用机器学习算法筛选药物候选物，加快新药研发的速度。建立基于云技术的数据平台，整合和分析大量的研究数据，以提取有价值的信息，指导药物研发和创新。运用虚拟现实和增强现实技术，为科研人员提供模拟和可视化工具，改进药物设计和试验过程。

2、供应链数字化

建立数字化供应链管理系统，从原材料采购到成品配送的整个流程进行电子化管理，实现供应链的可视化和追溯。采用物联网技术，将设备和仪器连接到云平台，实现实时监控和远程维护，提高生产效率和设备利用率。应用大数据分析，以预测需求和优化库存管理，减少库存成本并提供更高的产品供应可靠性。

3、营销和客户关系管理

建立完整的数字化营销渠道，包括社交媒体、电子商务平台和线上推广等，拓展市场和增强品牌知名度。运用数据分析和智能推荐算法，了解客户需求和行为，提供个性化的产品信息和服务体验。 利用客户关系管理系统，建立和维护与医生、患者和合作伙伴之间的紧密联系，以增强合作关系和满足客户需求。

4、个性化医疗

个性化医疗是指利用患者个体化的基因、生理数据和环境信息等，为每个患者提供定制化的诊断、预防和治疗方案。数字化转型可以为个性化医疗提供技术支持和创新机会。

5、数据安全和隐私保护

生物医药行业处理大量敏感数据，包括患者的个人身份信息、病史数据和生物样本等。确保数据的安全性和隐私保护是至关重要的。

对关键环节的注重是非常必要的：强化数据存储和传输的安全性、限制数据访问权限、加强身份验证和用户认证、隐私保护政策和知情同意、安全培训和意识提升。

生物医药企业推进数字化转型，需要在以上几个场景寻求突破，加速研发创新、提升供应链效率、改善医疗服务和增强市场竞争力。然而医药行业的数字化转型并非是一个纯粹的技术项目，最难的挑战也不是IT技术，投入大、周期长、合规要求严格是医药行业数字化的显著特点。数字化转型是涉及工艺改变、流程再造、IT架构构建、组织架构优化的系统性工程。

因此药企在推动数字化转型落地过程中要做好足够的准备工作，强化顶层设计，将数字化技术与企业业务紧密融合，全员转变思维模式、改着知识结构、提升数字化技能，获得组织内部的共识和支持，尤其是老板和高层的支持，才能保证数字化的持续性。