附件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垫、凝练总结了6个方面41个曲型场景,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.精准靶点识别与筛洗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，整合丰富的牛物学数掘、线合自然语言处理、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，显着提升药物靶点的识别和筛选效率。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,超高通量化合物虑拟筛洗面向新分子实体(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,运用数据控掘、模拟技术、建立动物造模计算机仿直模型:基干动物实验数据库，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自向协定外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、聚米分析、模拟技术、建于人用经验大数据库,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。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李生技术,在虑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。面向医疗器械设计开发策划、输入、输出、转换、评审、验证、确认、李更等业务活动、加强三维设计(CAD)、数字变、仿直(CAF）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（ObD)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，应用工厂告维设计与仿直软件和平台，结合三维建模、系统仿直、模型搭建、增...
