在宏觀環(huán)境因素的影響下，中國(guó)醫(yī)療衛(wèi)生產(chǎn)業(yè)發(fā)生了巨大的變化，不斷地考驗(yàn)著醫(yī)療衛(wèi)生企業(yè)的盈利能力和增長(zhǎng)能力。從經(jīng)濟(jì)環(huán)境來(lái)看，新冠肺炎疫情挑戰(zhàn)了醫(yī)藥機(jī)械企業(yè)的生產(chǎn)、R&D和供應(yīng)鏈穩(wěn)定性，重構(gòu)了企業(yè)傳統(tǒng)的營(yíng)銷(xiāo)渠道，重塑了醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)面臨的B端和C端市場(chǎng)的需求理念。企業(yè)需要改進(jìn)市場(chǎng)業(yè)務(wù)戰(zhàn)略來(lái)應(yīng)對(duì)變化。從政策環(huán)境來(lái)看，政策導(dǎo)向推動(dòng)了醫(yī)療衛(wèi)生產(chǎn)業(yè)供給端的結(jié)構(gòu)性改革。政府通過(guò)出臺(tái)DRG診斷改革、帶量采購(gòu)常態(tài)化等措施，進(jìn)一步推動(dòng)醫(yī)療保險(xiǎn)費(fèi)用控制，鼓勵(lì)A(yù)I+醫(yī)療產(chǎn)業(yè)發(fā)展，促進(jìn)企業(yè)降低成本、提高效率、帶動(dòng)創(chuàng)新。從技術(shù)環(huán)境來(lái)看，大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)得到了快速發(fā)展，其豐富的醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景為企業(yè)增長(zhǎng)提供了新的動(dòng)力:其與醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的融合不斷加深，以計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)為代表的人工智能子技術(shù)已經(jīng)在醫(yī)療行業(yè)的各種場(chǎng)景中廣泛誘惑，成為提高醫(yī)療服務(wù)水平的重要?jiǎng)恿ΑＣ鎸?duì)經(jīng)濟(jì)、政策和技術(shù)環(huán)境的不斷變化，醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)應(yīng)該深刻認(rèn)識(shí)到人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在新型醫(yī)療衛(wèi)生應(yīng)用場(chǎng)景中釋放的潛力，以及醫(yī)療衛(wèi)生企業(yè)R&D、生產(chǎn)和流通帶來(lái)的變化。

通過(guò)準(zhǔn)確的判斷，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以通過(guò)領(lǐng)先的速度提高企業(yè)的業(yè)務(wù)敏捷性，提高企業(yè)的決策準(zhǔn)確性:通過(guò)便捷的擴(kuò)展，可以降低整個(gè)業(yè)務(wù)流程的成本，提高效率:通過(guò)深入的洞察，提高企業(yè)決策的科學(xué)性。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以給藥械企業(yè)的整個(gè)生命周期帶來(lái)變化。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法賦能醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)的業(yè)務(wù)，高度依賴(lài)企業(yè)及其合作伙伴在基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)資產(chǎn)、人才團(tuán)隊(duì)、技術(shù)模型等方面的能力。為了真正實(shí)現(xiàn)這些技術(shù)與企業(yè)的深度融合，創(chuàng)造更多的價(jià)值，企業(yè)應(yīng)尋找具有數(shù)據(jù)資產(chǎn)優(yōu)勢(shì)、數(shù)據(jù)科技領(lǐng)先、醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)豐富的合作伙伴，選擇具有強(qiáng)大計(jì)算能力基礎(chǔ)設(shè)施、協(xié)同產(chǎn)業(yè)集聚、良好政策支持的優(yōu)勢(shì)區(qū)位。

通過(guò)使用先進(jìn)的算法和大量的數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)正在徹底改變藥物的開(kāi)發(fā)、制造和分銷(xiāo)方式。下面我們將討論機(jī)器學(xué)習(xí)如何賦予醫(yī)藥行業(yè)。

機(jī)器學(xué)習(xí)賦能醫(yī)藥之發(fā)現(xiàn)和開(kāi)發(fā)藥物。

藥物發(fā)現(xiàn)和開(kāi)發(fā)是機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵領(lǐng)域之一。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分析大量數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別新的藥物目標(biāo)，并預(yù)測(cè)藥物有效性的可能性。這樣，制藥公司就可以?xún)?yōu)先考慮自己的工作，避免在不太可能成功的藥物上浪費(fèi)時(shí)間和資源。舉例來(lái)說(shuō)，2018年，英國(guó)制藥公司Exscientia只用了12個(gè)月的時(shí)間就發(fā)現(xiàn)了一種治療瘧疾的新藥，通常需要5到10年的時(shí)間。

機(jī)器學(xué)習(xí)賦能醫(yī)藥之預(yù)測(cè)性維護(hù)和供應(yīng)鏈優(yōu)化。

機(jī)器學(xué)習(xí)也用于提高制藥過(guò)程的效率。預(yù)測(cè)性維護(hù)算法可以幫助識(shí)別潛在的設(shè)備故障，減少停機(jī)時(shí)間，保證生產(chǎn)的順利進(jìn)行。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以通過(guò)預(yù)測(cè)需求來(lái)優(yōu)化供應(yīng)鏈，并確保正確的藥物在正確的時(shí)間出現(xiàn)在正確的位置。例如，全球制藥公司Sanofi使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)優(yōu)化供應(yīng)鏈，減少浪費(fèi)，確保藥物能夠更快地到達(dá)病人手中。

機(jī)器學(xué)習(xí)賦能醫(yī)藥之個(gè)性化醫(yī)療。

機(jī)器學(xué)習(xí)在個(gè)性化醫(yī)療的發(fā)展中起著關(guān)鍵作用。通過(guò)對(duì)大量患者數(shù)據(jù)的分析，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以識(shí)別模式，預(yù)測(cè)哪些藥物對(duì)個(gè)體患者最有效。這使得有可能開(kāi)發(fā)出更加個(gè)性化和有效的治療方法，并根據(jù)每個(gè)患者的獨(dú)特需求量身定制。例如，美國(guó)食品藥品監(jiān)督管理局(FDA)Novartis的Kymriah已經(jīng)批準(zhǔn)了包括Novartis在內(nèi)的幾種個(gè)性化癌癥治療方法，它使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)確定每個(gè)病人的最佳治療方法。

機(jī)器學(xué)習(xí)賦能醫(yī)藥之欺詐性檢測(cè)與合規(guī)。

最后，機(jī)器學(xué)習(xí)也有助于解決醫(yī)藥行業(yè)的欺詐問(wèn)題。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以識(shí)別大量數(shù)據(jù)中的模式和異常，從而更容易檢測(cè)欺詐活動(dòng)。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助企業(yè)遵守監(jiān)管要求，通過(guò)自動(dòng)化合規(guī)程序和保證所有必要的步驟。例如，全球制藥公司Pfizer使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)檢測(cè)供應(yīng)鏈中的潛在欺詐行為，以確?；颊叩玫桨踩行У乃幬?。

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標(biāo)簽：人工智能,機(jī)器學(xué)習(xí),人工智能技術(shù),智能醫(yī)藥