医药工业数智化转型实施方案核心观点 - 七部门联合印发《医药工业数智化转型实施方案（2025—2030年）》，以全产业链协调发展为主线，推进医药工业高端化、智能化、绿色化、融合化发展 [1] - 确立两步走发展战略：2027年前聚焦基础建设与转型推广，2030年实现规上医药工业企业数智化转型全覆盖 [2] - 覆盖医药研发、生产、质量安全、流通追溯、合同研发生产服务等全产业链，深化AI技术应用并提升行业效率 [3][4] - 对标国际趋势（如FDA取消动物实验要求），加速AI医药应用落地，释放医疗数据要素价值 [5] 分阶段发展目标 - 2027年阶段：突破关键技术、制定标准、拓展应用场景，培育数智转型企业及医药大模型创新平台，提升全产业链竞争力 [2] - 2030年阶段：规上企业数智化转型全覆盖，完善全链条数据体系，健全生态体系，增强数智技术融合创新能力 [2] 全产业链升级方向 医药研发 - 深化AI在靶点识别、药物分子设计、虚拟筛选、动物模型数据挖掘等环节的应用，加速国内AI医药行业落地 [3] - 典型场景包括中医药人用经验数据挖掘、基于风险的临床试验管理、医疗器械设计开发等 [6] 医药生产 - 通过数字化工厂设计、智能工艺开发（如凯莱英全连续生产模式缩短周期至8天）、智能物料管理等提升自动化水平 [4][6] 医药质量安全保障 - 数智技术应用于生产过程质量控制、电子批记录管理、QC实验室管理等，降低质量风险及海外监管警告信概率 [3][6] 医药流通与追溯 - 医保溯源码应用遏制"回流药"等违规行为，数智化系统实现药品全程追溯，保障质量安全与医保基金安全 [3][4] 医药合同研发生产服务（CXO） - 智能临床研究协同系统、柔性生产系统（如晶泰科技实验室自动化）提升供应链效率，缓解行业供需错配问题 [4][6] 国际对标与数据要素价值 - 呼应FDA采用AI模型替代动物实验的趋势，推动技术成熟 [5] - 建设医药工业大数据平台，促进研发、临床等领域高质量数据集形成，应对国际数据访问限制（如NIH新规） [5] 典型应用场景（表1摘要） - 医药研发：超高通量化合物虚拟筛选、中医药数据挖掘等7类场景 [6] - 医药生产：13类场景覆盖智能工艺设计、能源管理、安全巡检等 [6] - 企业经营决策：智能排产、供应链优化等4类场景 [6] - 医药流通追溯：数智化药品物流监测、医疗设备管理等4类场景 [6]