医药工业数智化转型典型应用场景

1 附件 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势，凝练总结了 6 个方面 41 个典型场景，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.精准靶点识别与筛选 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，整合丰富的生物学数据，结合自然语言处理、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，显著提升药物靶点的识别和筛选效率。 2.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 2 定要求的化合物，实现药物分子的从头设计及结构优化。 3.超高通量化合物虚拟筛选 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，运用数据挖掘、模拟技术，建立动物造模计算机仿真模型；基于动物实验数据库，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 面向协定处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、聚类分析、模拟技术，建立人用经验大数据库，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、效率和成本效益。 6.基于风险的临床试验管理 3 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。使用数字孪生技术，在虚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。 8.医疗器械设计开发管理 面向医疗器械设计开发策划、输入、输出、转换、评审 、 验 证 、 确 认 、 变 更 等 业 务 活 动 ， 加 强 三 维 设 计（CAD）、数字孪生、仿真（CAE）等数智化技术工具的 4 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（QbD）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，应用工厂三维设计与仿真软件和平台，结合三维建模、系统仿真、模型搭建、增强现实/虚拟现实（AR/VR）等技术，提高工厂设计效率，优化工厂布局，缩短工厂建设周期。 10.数字孪生工厂建设 面向设备、产线、车间、工厂的数字孪生建设，应用物联网、多物理场仿真、机器学习等技术，实现生产全流程模拟，提高产品质量和生产效率，减少资源浪费和环境污染。 11.智能原料药工艺设计 应用数智技术在原料药工艺开发和优化方面提高效率， 5 提升工艺放大和生产技术转移的准确性，在生产过程中有效提升工艺控制水平。开展人工智能（AI）驱动的合成路线设计、反应条件推荐，提高化学药合成工艺设计效率。利用工艺工程模型和仿真对原料药工艺进行优化。 12.智能中药工艺设计 通过中药材关键质量属性表征、制剂原辅料物性分析、工艺建模、仿真优化和测试验证，实现机理和数据驱动的中药工艺开发与优化，提高设计效率，缩短研发周期，节省研发投入。应用中药工艺模型库和知识库，开展基于模型的物料、工艺和装备协同设计与优化，提高工艺放大和生产过程可靠性。将高质量的工艺和质量数据集与数学建模方法或人工智能（AI）算法结合，辅助理解中药工艺中关键物料属性、关键工艺参数（CPP）和产品关键质量属性之间的关系，通过机器学习、迁移学习和强化学习等方法实现数据增强，提升工艺模型可靠性和工艺参数的可调控性，保持生产过程的稳定性和可控性。 13.数智化生物制品工艺设计 面向生物反应条件优化、纯化工艺开发等业务活动，针对生物分子的表达量、均一性、纯度以及生物活性等方面控制难度大的问题，应用过程分析技术（PAT）、计算机流体力学等技术，进行单体设备或单元操作的过程建模，形成动态精准的过程监测和反馈模型。结合新的快速离线或在线检测技术，建立多变量模型，实现工艺开发与放大 6 过程中的生物活性质量控制。建立工艺开发数据管理平台、将来自上游和下游工艺中电子表格和分析仪器、设备的相关数据进行统一管理，保障工艺质量控制，提升工艺开发效率，实现工艺精准开发。 14.数智化制剂工艺开发与优化 应用大数据分析技术，建立开发工艺参数与关键质量属性（CQA）关系的模型，在此基础上完善相关的关键工艺参数（CPP）、关键物料属性、关键设备属性的关系模型，发掘制剂工艺参数对药品质量的影响规律，明确工艺参数的最优操作范围并在生产中对参数实施控制，实现工艺优化以及建立控制方法。应用过程分析技术（PAT），建立过程质量分析模型，监测工艺过程质量的变化，确定生产过程工艺参数对质量的影响，调整优化参数的范围。 15.医疗器械中试验证 面向精密机械选取和加工、设备组装、灭菌和包装工艺等业务活动，针对制造精度要求高、零部件数量多等问题，部署计算机辅助制造（CAM）系统、灭菌过程监控系统，应用实时监控、工艺建模与仿真等技术，以识别潜在问题和优化设计，缩短产品开发周期，提升企业的市场响应速度和客户满意度。 16.智能生产作业 面向生产过程实时监控、生产调度、自动化控制、质量管理等业