医药工业数智化转型实施方案 - 工业和信息化部等七部门印发《医药工业数智化转型实施方案（2025—2030年）》，推动新一代信息技术与医药产业链深度融合，深化人工智能赋能 [1] - 目标包括突破一批医药工业数智化关键技术，研发推广100款以上高性能产品，打造100个以上医药工业数智技术应用典型场景 [1] - 建设医药工业数智化转型促进中心及分中心，建设10个以上医药大模型创新平台、数智技术应用验证与中试平台，培育30家以上医药工业数智化转型卓越服务商 [1] 医药工业数智产品研发与应用 - 加强医药工业数智产品研发应用，深化人工智能赋能应用，鼓励打造人工智能辅助药物设计、生产制造、流通供应平台 [1] - 支持相关单位协同开展医药大模型技术产品研发、监管科学研究，强化标准规范等规则建设 [1] 医药工业数据平台建设 - 鼓励医药企业、医疗机构、科研院所等合作建设医药工业大数据平台，形成研发、生产、临床、大健康等领域高质量数据集 [2] - 推进数据分类分级管理和数据要素市场试点，完善医药工业数据产权归属认定、市场交易、权益分配、利益保护等具体规则 [2] - 培育专业化医药数据服务企业，支持数据交易机构开展医药工业数据流通共享探索 [2]

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]