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儀表網 儀表下游】近年來,在環節復雜的新藥研發成功率持續走低,相應成本卻與日俱增的背景下,如何加速藥物研發進程,降低研發費用開始成為各大制藥公司亟需解決的問題。
由于與傳統制藥方式相比,AI制藥可以在海量的數據中篩選新的治療靶點和新藥物,并減少藥物發現所需的時間和巨大的成本。因此,在近年來開始其正被加速應用于藥物發現的靶點發現,虛擬篩選,化合物設計與合成,ADME-T性質和理化性質預測,藥物臨床試驗設計、管理、患者招募,藥物警戒應用和真實世界證據生成等方面。
業內認為,隨著AI 應用范圍越來越廣闊,未來AI 在醫藥領域也將發揮出越來越強大的作用。與此同時,在藥企及投資者對于AI+制藥高度看好,加碼布局的背景下,制藥行業預計也將加速迎來AI驅動的“制藥2.0”時代。
值得注意的是,除了制藥領域外,隨著國內數字化進程加快,AI與制藥設備產業的融合其實也在進一步加速。當前,市場上已經開始出現越來越多的人工智能設備,包括AI測溫系統、自動
監控系統等。在此背景下,業內認為,AI或將成為推動制藥裝備行業高質量發展的新突破口,無論是在設備創新,還是管理等各方面都將有重大的影響。
據筆者了解,目前眾多制藥設備企業都已開始加入AI+制藥設備的探索,并進行了積極的實踐。例如,有制藥裝備企業升級了產品的噴霧攝像識別預警系統,并配備了圖像視頻識別技術,在降低用戶成本的基礎上,還提高了產品合格率,以及生產安全性。
還有壓縮機廠家則利用全數字追溯系統與智能
傳感器、視覺檢測、自動監控系統等,助力醫藥企業改善了生產質量控制體系,提高了30%的勞動生產率。
隨著“AI”在制藥設備行業的不斷深入,為了解決高效率和傳統工藝之間的矛盾,有不少企業都在集中火力推進“機器人代替人工”生產模式,利用互聯網技術、物聯網技術、自動化物流系統等技術,打破傳統工藝流程。據悉,在某制藥設備企業的車間內,其無菌機器人已可以自動完成預充式注射器拆包及物料轉移,將撕膜、去內紙、灌裝、加塞等集成一體。在使藥品污染的概率大幅降低的同時,更讓藥品生產全周期都做到了數據化,并可以全程追溯。
總的來說,在制藥商業需求不斷提升,以及制藥裝備行業競爭激烈、產品重疊率高的局面下,制藥裝備產業正借助AI進一步推動制整個產業技術變革和優化升級,同時促進制藥裝備產業不斷向產業價值鏈的中高等級邁進。但值得注意的是,目前我國在人工智能領域還處于起始階段,在專業人員、數據、標準等方面還尚不成熟。因此,未來在借助AI發展的同時,還需要結合大數據的累計與監控,在深入了解客戶需求下,繼續加速創新與研發。
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