战略合作 - Velocity Clinical Research与Palantir Technologies达成战略合作 旨在利用人工智能技术自动化临床试验中复杂的支付对账流程 [1] - 该合作标志着人工智能技术在解决行业长期存在的管理难题方面取得重要进展 [1] 行业痛点 - 临床试验中的发票和支付对账长期以来存在流程分散 耗时且容易出错 [2] - 研究机构使用多个独立系统管理发票 而赞助商和CRO拥有各自的财务系统 导致效率低下 [2] - 支付金额因患者访视或绩效里程碑而异 使得收入预测和现金流管理极具挑战性 [5] 技术解决方案 - 整合Palantir的智能AI技术与Velocity专有工作流程 实现自动化对账 [3] - 该应用成功处理客户支付报告 为财务团队节省大量时间 [3] - 将数月的手工工作转变为即时洞察 使财务团队能专注于高价值战略工作 [5] 合作背景 - Velocity去年开始试点生成式AI技术 识别未记录的收入机会 [6] - 与Palantir的合作将Velocity的临床运营专长与Palantir的AI系统建模能力相结合 [6] 未来发展 - 计划将智能自动化扩展到其他运营领域 构建持续学习的财务系统 [7] - 最终目标是让团队专注于战略增长和以患者为中心的成果 [7] 公司概况 - Velocity是领先的临床试验整合研究机构 拥有70多个研究点和220多名研究人员 [8] - 为制药和生物技术公司提供统一的研究点解决方案 覆盖美国和欧洲市场 [8] - 在印度设有技术中心 开发创新系统以利用大量研究点 患者和历史绩效数据 [9]

文章核心观点 公司持续关注患者、客户和创新，推动生命科学临床研究新进展，通过创新AI解决方案和强化患者、数据、研究体验的方法巩固市场领导地位，在行业转型、中枢神经系统和数字疗法、市场拓展、技术创新和领导团队等方面取得进展 [1] 各部分总结 推动行业转型 - 推出Site Insights Program提升研究站点参与度和技术合规性 [3] - 成为首个将英国互动成本工具数据集成到Medidata Grants Manager的生命科学品牌，使研究启动流程更高效，预算精度提高达80% [3] 推进中枢神经系统和数字疗法 - 与Cogstate合作开发统一集成解决方案，优化终点数据质量并降低运营复杂性 [4] - 与Click Therapeutics合作，通过软件增强药物等创新支持患者医疗旅程 [4] 扩大市场领导地位 - 与大型制药企业、两家前十生物制药制造商和领先临床研究组织ICON达成新协议，巩固临床试验行业首选合作伙伴地位 [5] 获奖技术与创新 - 第一季度Clinical Data Studio被SCOPE和theCUBE评为改善数据质量和加速研究进度的顶级技术 [6] - 公司入选数字健康纽约名人堂，体现对创新和临床试验未来领导地位的不懈追求 [6] - 因与Cogstate合作获2025年医疗技术突破奖最佳临床试验技术解决方案提供商 [6] 强化领导团队 - 1月任命新高管Lisa Moneymaker和Chris King，提升Alicia Staley为首席患者官 [7] 公司简介 - 公司通过数字解决方案支持临床试验，在超36000项试验和1100万患者中实现技术创新 [8] - 约2300家客户的超100万注册用户信赖公司平台，以改善患者体验、加速临床突破和更快将疗法推向市场 [9] 达索系统简介 - 自1981年起开创虚拟世界，通过3DEXPERIENCE平台助力各行业客户协作、创新和创造可持续影响 [10]

核心观点 - ICON plc (ICLR) 具备增长潜力 主要受益于战略收购和AI技术应用 但宏观经济压力和汇率波动可能影响业绩 [1][7][9] 财务表现 - 年初至今股价下跌37.9% 同期行业下跌3.8% 标普500上涨0.1% [2] - 市值104亿美元 上一季度盈利超预期3.57% [2] - 2025年Q1总收入同比下降4.3% 毛利率收缩170个基点 [7] - 2025年每股收益共识预期下调2.1%至13.25美元 收入预期下降4.2%至79.4亿美元 [10] 增长驱动因素 - 通过战略收购和合作伙伴关系扩展业务 重点发展肿瘤学、罕见病等专科领域 [3] - 2025年Q1与Mural Health Technologies合作 采用其患者管理支付平台Mural Link [4] - 推出两款AI工具iSubmit和SmartDraft 分别优化临床试验文件管理和合同起草流程 [5] - 升级数字平台支持去中心化临床试验 整合Firecrest门户等解决方案 [6] 运营挑战 - 通胀和劳动力成本上升导致服务成本增加 可能影响未来定价能力 [7] - 汇率波动风险显著 因部分业务以英镑和欧元结算 [9] 同业比较 - Phibro Animal Health (PAHC) 长期盈利增长率26.2% 超行业15.9% 过去一年股价上涨26.3% [11][12] - Prestige Consumer Healthcare (PBH) 收益率5.4% 超行业0.6% 过去一年股价上涨30.3% [12] - Inspire Medical Systems (INSP) 长期盈利增长率28.9% 超行业25.2% 但股价下跌9.5% [13]

财务数据和关键指标变化 - 第一季度总营收达38.29亿美元，报告基础上同比增长2.5%，固定汇率下增长3.5%；剔除新冠相关业务后，固定汇率下增长约4.5%，其中收购贡献约2个百分点 [7][29] - 第一季度调整后EBITDA为8.83亿美元，同比增长2.4%；GAAP净利润为2.49亿美元，GAAP摊薄后每股收益为1.4美元；调整后净利润为4.79亿美元，同比增长2.4%，调整后摊薄每股收益增长6.3%至2.7美元 [8][31] - 截至3月31日，研发与开发积压订单达315亿美元，同比增长4.8%，固定汇率下增长4.6%；未来十二个月该积压订单带来的收入为79亿美元 [10][31] - 第一季度运营现金流为5.68亿美元，资本支出为1.42亿美元，自由现金流为4.26亿美元；本季度回购了4.25亿美元的股票，当前计划下还剩约26亿美元 [32] - 上调全年营收指引2.75亿美元，预计营收在160 - 164亿美元之间，报告基础上同比增长3.9% - 6.5%，中点为5.2%；重申调整后EBITDA指引为37.65 - 38.85亿美元，同比增长2.2% - 5.5%；重申调整后摊薄每股收益指引为11.7 - 12.1美元，较上年增长5.1 - 8.7，中点为6.9% [32][33] - 第二季度预计营收在30.09 - 40亿美元之间，调整后EBITDA预计在8.95 - 9.15亿美元之间，调整后摊薄每股收益预计在2.72 - 2.83美元之间 [34] 各条业务线数据和关键指标变化 - 技术与分析解决方案（TAS）第一季度营收为15.46亿美元，报告基础上增长6.4%，固定汇率下增长7.6%，主要由真实世界证据业务的两位数增长带动 [9][30] - 研发解决方案（RDS）第一季度营收为21.02亿美元，报告基础上增长0.3%，固定汇率下增长1.1%；剔除新冠相关业务后，固定汇率下增长约3% [30] - 合同销售与医疗解决方案第一季度营收为1.81亿美元，报告基础上下降4.2%，固定汇率下下降2.1% [30] 各个市场数据和关键指标变化 - 美国市场业务延续去年末的强劲复苏趋势，客户推出新药并执行商业路线图 [8] - 临床业务方面，近期市场环境仍不稳定，客户对新项目决策延迟，本季度从收到RFP到授予合同的平均时间同比和环比均增加约10% [9] - 早期阶段的资金环境恶化，研发与开发业务虽有波动，但需求指标仍为正，积压订单创历史新高 [10] - 第一季度RFP流量同比实现中个位数增长，环比实现高个位数增长；合格管道同比实现低个位数增长，主要由大型制药公司的良好增长推动 [11] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司认为在生物制药行业不确定时期，其产品组合的规模、多元化和差异化价值凸显 [8] - 公司计划按计划部署高度专业化的行业AI代理，到第二季度末将从3个用例扩展到12个，到年底扩展到40个用例 [27] - 美国生物制药行业在生物医学发现和临床研究方面保持全球领先地位，过去十年负责全球634种新药中46%的批准，占全球品牌药销售额的61%，高于十年前的56%；该行业每年在研发上投资近200亿美元，带动经济增长，每年贡献1650亿美元的经济产出，支持近500万人的直接和间接就业，平均年薪为15.7万美元，是全国平均水平的两倍 [20][21] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 尽管研发与开发和销售环境持续挑战，但公司第一季度营收和利润结果达到预期高端 [7] - 新政府的举措给行业带来不确定性，部分客户决策流程放缓，第一季度RFP转化为合同出现延迟，但公司相信行业将成功应对这一不确定时期并适应变化 [18][19] - 公司认为自身特别有能力应对当前市场，关键决策者将认识到该行业是美国的战略部门，值得大力支持 [19] 其他重要信息 - 公司与NVIDIA合作，已将20多个代理投入生产，覆盖商业、真实世界和研发三个领域的用例，在部署AI代理的领域看到了积极成果和生产力提升 [26][27] - 第一季度TAZ业务表现出色，赢得多个与客户的合作项目，包括为重要EVP客户的新产品推出提供支持、与另一个EVP的发布合作、支持中型制药客户的全渠道营销活动等 [23] - 研发方面在各客户细分领域取得显著成果，如获得大型制药客户的重要合同、被顶级制药客户选中支持肥胖症项目等 [25] 总结问答环节所有的提问和回答 问题1: 本季度RWE业务增长的驱动因素、全年订单情况及这种表现的持久性 - 技术与分析解决方案（TAS）营收增长超预期，主要由真实世界业务的强劲两位数增长带动；此前真实世界业务的部分业务因疫情等原因被推迟，现在积压需求释放，预计基于业务订单情况这种增长将持续 [38][39] 问题2: 关于利润率扩张机会及成本控制措施 - 与之前的指引相比，利润率变化主要受外汇影响，外汇影响营收但对利润影响不大；未来推动利润率的因素主要是成本降低，如利用AI等技术，公司一直在努力降低组织成本，但也面临外汇和业务组合等方面的压力 [43][44] 问题3: 在当前环境下RDS业务的RFP竞争力及供应商整合趋势 - RDS业务的RFP流量在当前环境下表现良好，潜在需求仍存在；客户只是对项目进行审查和重新排序，本季度取消项目情况处于正常历史范围；公司与大型制药公司的合作关系带来了新的RFP机会；目前未看到供应商整合趋势加速的迹象 [47][49][50] 问题4: RDS业务的不确定性是否会蔓延到TAS业务的短期业务，以及是否会导致R&D业务进一步重新排序 - 目前TAS业务未受到不确定性影响，因为此前存在积压需求，现在主要是支持新药推出等必要业务；TAS业务中的咨询等非必要业务表现一般；R&D业务方面，由于不确定性客户决策延迟，但此前因《降低通胀法案》（IRA）导致的研发管道重新排序基本完成，目前尚未看到因新政策导致的取消项目情况 [54][58][59] 问题5: 本季度订单与账单比率的原因及全年预期 - 本季度订单与账单比率较低的原因一是大型制药公司因行业不确定性延迟合同签署，二是新兴生物制药公司（EDP）资金减少，公司对未确定资金的合同不纳入订单统计；季度订单与账单比率不能很好地预测公司增长和业绩，公司预计全年RDS业务仍有4% - 6%的增长 [65][67][68] 问题6: RDS业务的定价环境是否有变化 - RDS业务定价没有变化，定价谈判一直很艰难，但公司去年与大型制药客户确定了战略合作伙伴关系和价格，目前对当前定价环境感到满意 [73] 问题7: RFP或新订单中FSO与FSP的组合是否有变化，以及两个大型试验的最新情况 - 此前大型制药公司倾向于更多的FSP业务，但本季度开始出现反转迹象，FSP订单占比降至不到10%，合格管道和RFP流量中FSP占比也较低，全服务业务的管道和RFP流量强劲；两个大型试验中，一个预计在今年下半年开始，另一个因客户自身原因推迟到明年，这些情况都已在公司指引中考虑 [80][81][83] 问题8: 外汇对指引的影响，以及除外汇外指引是否有其他变化 - 外汇对EBITDA影响较小，对营收影响较大，上调营收指引主要是因为外汇从逆风变为顺风；外汇对EPS全年没有显著影响 [91][92] 问题9: TAS业务的并购影响 - 本季度并购影响约为200个基点，全年约为50个基点，大部分但并非全部在TAS业务；TAS业务的有机增长为中个位数 [95][98] 问题10: 各业务部门的利润率表现，以及重组活动的成本削减目标 - 公司通过优化成本结构、利用劳动力套利、技术自动化和AI代理提高效率，这些活动导致各业务部门的人员重组；RDS业务的整体利润率压力比TAS业务略大，主要与业务组合有关，如FSP和实验室业务的利润率相对较低；业务组合的变化会影响各业务部门的利润率，但这种影响可能会季度波动 [104][106][109] 问题11: 大型试验推迟的滞留成本，以及第二个试验是否会再次推迟，以及在真实世界证据业务方面的机会利用措施 - 大型试验推迟有一定滞留成本，但影响不大，公司会释放相关资源用于其他用途；目前第二个试验按计划进行，没有进一步推迟的消息；公司在真实世界证据业务领域被认为是行业领导者，将充分利用政府新举措带来的机会，对行业前景感到乐观 [115][116][117]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 临床研究领域正处于非凡时期，GenAI工具在临床试验中的成功应用使行业格局发生转变，FDA等监管机构也开始为临床研究中应用Responsible - AI提供指导；报告介绍GenAI和agentic AI区别，强调训练数据选择性重要性，并提出保障AI在临床试验中效率和质量的多方面原则，还列举成功应用案例[4][6][10] 根据相关目录分别进行总结 概述 临床研究领域发展非凡，每年业内人士都在探讨如何释放AI潜力以提高临床试验效率和包容性；临床试验生态系统有诸多利用AI技术的机会；近期GenAI工具在临床试验中的成功应用改变行业格局，监管机构开始为Responsible - AI应用提供指导；报告将回顾利用IQVIA Healthcare - grade AI®的案例，分析其成功驱动因素及对效率和质量的提升[4][5][6] How the bar was raised: ensuring safe and efficient use GenAI基于训练数据生成响应和内容，具有事务性；agentic AI能独立处理复杂多步问题和操作；开发AI框架需整体哲学方法，类似育儿，要进行适当训练、建立伦理框架、保证模型完整性和透明度，关键是有人为监督；成功应用AI的首要任务是确保其获得适当的情境化和训练[10][12][13] Selectivity of the training data 人工智能的准确性和可靠性取决于训练输入数据的完整性、相关性和选择性；开源消费级大语言模型数据范围广，但在科学领域可能产生低质量或幻觉响应；科学研究中，部分开源GenAI代理会出现幻觉，需对训练数据进行限制、审查和验证，以确保其在临床试验中安全有效使用[15][16][18] Taking a multi - pronged approach to safeguarding efficiency and quality 开发和应用Generative和agentic AI解决方案时，需考虑5个关键保障类别，包括数据的策划和封装、融入“人在回路”、响应的协调统一、使用的客观性和情境性、识别不确定性和知识差距，这些原则有助于确保效率、质量和最大化安全性[19][20][23] Curating and 'containerizing' data 为确保GenAI的质量和效率，需对训练数据进行策划，限制其范围，使其与无关或推测性信息隔离；用于临床试验的GenAI/agentic AI解决方案必须在预定的数据生态系统、操作流程和人为接触点范围内部署[24][25] Integrating "human - in - the - loop" 人工智能发展引发人类参与度的讨论，但在IQVIA成功开发的应用中，人类参与和AI的健康平衡对优化质量和避免幻觉响应至关重要；以自动驾驶汽车为例，“人在回路”与agentic AI结合可确保在各种场景下生成安全和符合伦理的响应；在临床试验中，“人在回路”可融入复杂多步流程，agentic AI用于行政或自动化任务，人类参与需更高敏感度的步骤，可提高效率和质量[26][27][29] Harmonization of response 要生成一致、高质量的响应，不受问题提问方式影响；自然语言处理需高度敏感以检测上下文、挖掘核心问题并提供准确响应，实现全球统一响应需要专业知识、技术和最佳实践经验[30][31] Objectivity and context of use 在GenAI应用中，客观性要求更严格；GenAI可用于客观化医学图像诊断和准确评估严重不良事件的严重程度，基于标准化分级和既定指南[32][33] Recognizing uncertainty and knowledge gaps 许多GenAI模型产生错误或幻觉响应的原因是缺乏识别不确定性的机制；应用于医学科学的新型GenAI代理必须经过严格训练，避免给出部分答案或猜测性回答[34] Putting principles into practice: use cases of successful utilization 报告回顾IQVIA利用相关原则的成功模型，如科学问答聊天机器人、数据审查和agentic AI监测工具[36] Successful utilization of a scientific chatbot in a Phase III trial 在2024年第四季度的大型III期研究中，科学问答聊天机器人快速准确回答多种科学、特定协议问题，加速协议澄清周转时间，减轻专家、医学监测人员和/或赞助商回答查询的负担；该聊天机器人成功的关键在于保留“人在回路”、从超6000个协议的策划数据集中进行严格训练、具备全面科学词汇、提供统一响应以及识别知识差距[39][40][41] Data review 未提及具体内容 Talking to your analytics: an agentic AI platform for monitoring support 未提及具体内容 Looking ahead: supporting a shared vision to improve patient lives 未提及具体内容 About the author 未提及具体内容