目前，巨額的研發(fā)成本以及漫長的研發(fā)周期正越來越成為藥企研發(fā)創(chuàng)新時的“攔路虎”。有數據顯示，目前一款新藥的面市從藥物發(fā)現到獲批平均大約需要96.8個月的時間;而在成本上，一款新藥的成本也已從2010年的11.88億美元已經增加到了近20億美元。

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在這一背景下，預期能夠有效夠降低研發(fā)成本的AI技術才開始越來越受到制藥行業(yè)的廣泛關注。據了解，“AI+藥物研發(fā)”的核心是運用NLP算法對海量的化學庫、醫(yī)學數據庫和常規(guī)途徑發(fā)表的科學論文進行掃描，識別新穎藥物、藥物基因和其他與治療有關的聯結，進而找出潛在的藥物新分子，來提升新藥發(fā)現的效率。

有數據顯示，融合運用人工智能技術，可為前期新藥研發(fā)階段節(jié)約40-50%的時間，并且每年還能節(jié)約近260億美元的成本和280億美元的臨床實驗費用。受益于此，目前越來越多藥企開始青睞AI+制藥，并加碼布局。如在2019年3月，諾華制藥就與騰訊公司簽署了全新戰(zhàn)略合作備忘錄，旨在通過整合創(chuàng)新藥物、人工智能和社交平臺，來更好地造福慢病患者。

而同年4月，吉利德也宣布與insitro開展了戰(zhàn)略合作，將使用insitro的人工智能平臺為非酒精性脂肪性肝炎患者研發(fā)治療方案。

另外，在2020世界人工智能大會云端峰會上，阿斯利康則發(fā)布了十大“AI+醫(yī)療”應用場景并招募合作伙伴，聚焦疾病管理全流程，以人工智能賦能產業(yè)生態(tài)創(chuàng)新。

從以上綜合來看，AI技術與醫(yī)藥行業(yè)的聯系日益緊密，而人工智能賦能醫(yī)療健康領域也已經成為大勢所趨。那對于與醫(yī)藥產業(yè)息息相關的制藥設備來說，AI的廣泛應用又會對其產生怎樣的影響呢?

業(yè)內人士表示，其實這些年AI技術在與醫(yī)藥產業(yè)相互融合發(fā)展的同時，與傳統(tǒng)設備產業(yè)的融合本也在進一步加速。目前，市場上不少醫(yī)藥機器人、AI測溫系統(tǒng)等人工智能的應用已經開始進入公眾視野。業(yè)內普遍認為，未來AI或將成為推動制藥裝備行業(yè)高質量發(fā)展的新突破口，無論是對技術創(chuàng)新，還是管理、體制等各方面都將帶來重大影響。

總而言之，就是AI將推動制藥裝備產業(yè)技術變革和優(yōu)化升級，實現制藥裝備產業(yè)模式和企業(yè)形態(tài)的根本性改變，促進制藥裝備產業(yè)不斷向產業(yè)價值鏈的更高端發(fā)展邁進。

據筆者了解，其實目前很多制藥設備企業(yè)都已經在探索人工智能設備，并進行積極實踐。如此前就有壓縮機廠家利用全數字追溯系統(tǒng)與智能傳感器、視覺檢測、自動監(jiān)控系統(tǒng)等，來助力醫(yī)藥企業(yè)改善生產質量控制體系。據悉，改善后該廠家還提高了30%的勞動生產率。除此之外，還有制藥裝備企業(yè)也利用人工智能，升級了噴霧攝像識別預警系統(tǒng)，并配備了圖像視頻識別技術，在降低用戶成本的同時，其也近一步提高了產品合格率，以及生產安全性。

總的來說，AI與制藥設備的聯系正在越來越緊密，應用范圍也正在越來越廣。但值得注意的是，從整體來看，我國制藥裝備企業(yè)在AI領域還處于探索、起始的階段。因此，未來整個行業(yè)還存在很大的發(fā)展空間，我國制藥裝備行業(yè)需要繼續(xù)努力鉆研創(chuàng)新。