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　　【制藥網(wǎng) 市場分析】有數(shù)據(jù)顯示，一款新藥的誕生，通常需投入至少10億美元+10年以上研發(fā)周期，但成功率卻低于10%。隨著AI技術的飛速發(fā)展以及應用場景地不斷拓寬和成熟，如今，AI技術正逐步滲透到生物制藥領域，有望改變傳統(tǒng)制藥研發(fā)時間長、成本高、效率低、風險大等問題，為新藥行業(yè)帶來重大變革。
 

　　近年來，全球AI制藥產(chǎn)業(yè)不斷發(fā)展壯大，在國內(nèi)，我國AI制藥雖然起步晚，但近年也在發(fā)展速度非常快，一些上市制藥公司、醫(yī)療機構(gòu)、高校院所、互聯(lián)網(wǎng)巨頭以及初創(chuàng)公司都開始布局AI制藥賽道。
 

　　據(jù)統(tǒng)計，目前國內(nèi)已有超過60家AI制藥公司，包括英矽智能、晶泰科技等。而在2020年之前，全國只有不到10家AI制藥企業(yè)。隨著越來越多公司入局，以及藥企研發(fā)力度逐步增強，AI 制藥領域的關注度不斷上升，資本也持續(xù)押注這一賽道，推動AI 制藥相關技術迭代速度的加快。
 

　　數(shù)據(jù)顯示，2020年即“中國AI制藥的元年”，國內(nèi)AI制藥的投融資額超過31億人民幣，同比增長近7倍。隨后中國AI制藥呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，投融資規(guī)模突破百億以上，2021年我國AI制藥融資規(guī)模增至12.36億美元，同比增長163.54%。進入2022年，國內(nèi)AI制藥的投融資事件仍在增加，據(jù)智藥局監(jiān)測，2022年Q3全球AI+藥物研發(fā)共發(fā)生42起融資事件，總投資額為12.47億美元，其中中國有12起，并且有5起過億元融資。可見市場對該領域前景充滿信心。
 

　　值得一提的是，AI制藥雖然前景被廣泛看好，但目前全球范圍內(nèi)至今還沒有AI研發(fā)藥物順利上市，大部分AI制藥企業(yè)目前仍停留在探索研究階段，需要不斷“砸錢”，才能實現(xiàn)從科學到成果的轉(zhuǎn)化，推動藥物進入臨床流程。
 

　　有行業(yè)人士指出，AI制藥在研發(fā)和應用中尚存在諸多挑戰(zhàn)，比如數(shù)據(jù)量不足、數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，算法精度不高、算法無法滿足需求等，未來還需要在數(shù)據(jù)、算法、算力上進行突破。
 

　　同時，復合型人才缺乏也是國內(nèi)AI制藥發(fā)展的一大瓶頸，“懂計算的不懂制藥，懂制藥的不懂計算”，如何更好地把生物問題轉(zhuǎn)化為計算問題，然后用數(shù)字手段去解決，離不開大量復合型人才的參與，因此針對這類人才進行著重培養(yǎng)非常重要。
 

　　從長遠來看，AI制藥將是大勢所趨，有望給新藥研發(fā)帶來更大的發(fā)展空間。但從短期看，AI制藥企業(yè)面臨上述提到的諸多難關，如何推動國內(nèi)AI藥物發(fā)展，縮小與國外的差距，是本土入局公司面臨的問題。
 

　　另外，業(yè)界也呼吁，國內(nèi)AI制藥需要在政策層面受到更多針對性的扶持政策和法規(guī)的支持，推動建立醫(yī)藥大數(shù)據(jù)的監(jiān)管、治理和共享機制；另外，在產(chǎn)學研層面，需要AI技術公司、藥企、高校等加強合作，加速成果轉(zhuǎn)化，培養(yǎng)創(chuàng)新人才。
 

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