制药行业中的生成式人工智能：从炒作走向现实
内容提要
人工智能正在改变制药行业的各个方面，包括药物发现、临床试验、监管批准和营销。麦肯锡估计，该技术每年可为制药行业创造600亿至1100亿美元的价值。然而，利用这项技术并不容易，领导者需要应对战略决策和运营挑战，以及快速变化的技术和新兴风险。
延伸解读
经济价值估算的方法论基础
麦肯锡对600亿至1100亿美元年价值的估算并非凭空而来，而是基于对63个生成式AI用例的自下而上分析。该方法结合专家意见、内部实验和已发表研究，量化每个用例在成本节约和收入提升上的潜在范围，再根据领域运营成本和行业收入比例进行缩放。读者需注意，这一数字是潜在经济影响的上限估计，实际落地取决于企业执行力和技术成熟度。
超越数字的健康效益
文章强调，经济价值只是故事的一部分。生成式AI有望加速药物发现，从而更快治愈更多疾病，并释放资源用于罕见病等领域；从海量患者数据中生成洞察可推动个性化治疗，改善患者结局；自动化文档和记录等繁琐任务能提升研究人员和医疗联络员的生产力，使其更专注于服务临床医生和患者。这些定性效益虽难以量化，却是技术变革的核心意义。
领导者的现实挑战
尽管前景广阔，但利用生成式AI并非易事。文章指出，领导者需在快速变化的技术和新兴风险中做出棘手的战略决策和运营挑战。这意味着企业不能仅关注技术本身，还需建立相应的治理框架、风险管控和人才策略。麦肯锡的指导侧重于帮助领导者起步，并分析最有前景的用例及转型所需的关键要素，而非提供一蹴而就的解决方案。
Q&A
生成式AI在制药行业能带来多大的经济价值？
麦肯锡全球研究院估计，生成式AI每年可为制药和医疗产品行业创造600亿至1100亿美元的经济价值，主要来自加速化合物识别、药物开发和审批以及改进营销方式带来的生产力提升。
生成式AI在制药行业有哪些主要应用领域？
生成式AI正在改变制药行业的几乎所有方面，包括加速药物发现、提高临床试验效率、加快监管审批、以及生成超精准的营销和医疗材料。麦肯锡的分析覆盖了研究、临床开发、运营、商业和医学事务五个领域。
制药公司如何利用AI模型来研究疾病？
制药公司长期以来处于人工智能应用的前沿。研究人员利用复杂的AI模型（如AlphaFold2、ESMFold和MoLeR）通过深度学习预测几乎所有已知蛋白质的结构，从而改变了对疾病机制的理解。
生成式AI如何改善患者治疗效果？
生成式AI可以加速药物发现过程，帮助更快治愈更多疾病；能从大量患者数据中生成洞察和模式，推动个性化治疗；还能通过减少制造和交付中的偏差使患者护理更加一致。此外，自动化繁琐任务可提高研究人员和医疗联络员的生产力，使他们更好地服务临床医生和患者。
麦肯锡是如何评估生成式AI在生命科学领域的经济影响的？
麦肯锡基于对63个生成式AI用例的分析，将每个用例映射到特定的生命科学领域（如研究、临床开发等），采用自下而上的方法，结合专家意见、内部实验结果和已发表研究，估算成本节约和收入提升的潜在范围，然后根据领域运营成本和行业收入的比例进行缩放。
制药行业应用生成式AI面临哪些挑战？
利用生成式AI并非易事。领导者需要应对战略决策和运营挑战，同时还要面对快速变化的技术和新兴风险，这是一个未知的领域。
