研究表明，96%的生命科学领导者认为AI智能体将在未来两年内成为"必不可少"的核心工具。
撰文：瓦拉·阿夫沙尔（特约撰稿人）
ZDNET核心要点
- 生命科学领导者表示AI智能体将在两年内变得"必不可少"
- 97%的受访者强调可信数据对有效使用AI智能体至关重要
- 81%接受调研的研发负责人对应用AI表示"高度期待"
生命科学领导者正加速采用人工智能及AI智能体，以应对行业日益加剧的颠覆性变革。这一转变源于行业面临的新监管要求使合规团队承压、临床试验复杂度持续攀升，以及医疗专业人员期望值不断提高。最新Salesforce研究显示，94%的生命科学领导者视AI为应对挑战的关键工具，认为其对扩展组织能力和强化运营至关重要。
研究同时揭示AI可在三大关键领域稳定行业发展：合规管理、临床试验和医疗专业人员（HCP）互动。值得注意的是，96%的受访领导者相信AI智能体将在未来两年内成为"必不可少"的组成部分。
数据是最大挑战
尽管72%的领导者对AI应用表示期待，但多重关键障碍阻碍其全面实施与扩展。主要挑战包括：
- 安全、隐私与合规性担忧
- 组织变革管理困难
- AI应用监管指导的不确定性
- 对未经验证或陌生AI平台的顾虑
- 集成AI到现有工具和工作流程的难度
构建生命科学专业人士信任的关键在于底层平台与数据的可靠性。近97%的领导者认同可信数据对有效使用AI智能体的基础性作用，96%认为广泛使用或经过验证的平台对建立职场AI应用信心至关重要。Salesforce调研显示，仅46%的生命科学技术领导者对其数据的持续可用性、时效性和准确性完全自信。
AI在医疗互动中的应用
尽管医疗专业人员互动投入达数百亿美元，超三分之一的领导者认为其策略效果不佳。主要原因是医疗专业人员收到过多通用信息导致互动意愿降低。仅2024年，美国医疗和制药公司广告支出就超过300亿美元。37%的生命科学领导者表示其医疗专业人员互动策略（含销售与营销）存在缺陷，31%指出产品上市时销售营销团队未能有效扩展规模。
低效细分策略是显著诱因。商业领导者估计30%的销售营销资源被浪费，包括错误的目标人群定位和不当信息传递。尽管58%认为其细分策略先进，仅4%视外联为"顶尖水平"。这种自信可能被高估——仅62%考虑患者人口统计特征，仅39%纳入数字行为因素（如渠道偏好或内容消费模式）。
生命科学领导者相信AI智能体可总结、简化并响应医疗专业人员沟通。63%的商业领导者表示"高度期待"将AI整合到日常工作中。医疗专业人员互动的AI应用场景包括：
- 汇总公司与医疗专业人员的沟通内容（89%）
- 跨渠道简化医疗专业人员互动（88%）
- 24/7响应医疗专业人员医学咨询（87%）
- 优化广告与销售互动（78%）
这些结果凸显AI解决关键低效问题、提升医疗专业人员互动效能的明确机遇。
AI在临床试验中的应用
生命科学领导者面临严峻挑战：临床试验仍是疗法开发中最昂贵且常延期的环节。市场波动、政策变化和供应链中断加剧了现有问题，如手动工作流程和长期结果追踪困难。超半数（57%）领导者承认这些外部因素导致试验严重受阻。满足新试验要求的主要障碍包括：
- 手动监管工作流程（55%）
- 长期结果追踪困难（38%）
- 研发与临床运营脱节（25%）
- 试验点入职延迟（25%）
- 招募与留存困难（24%）
作为应对，94%的领导者认识到试验要求变化正重塑创新路径，AI成为关键解决方案。研发领导者对AI尤为期待，81%对其日常工作应用表示兴奋。整体而言，超90%的生命科学领导者视AI在临床试验中为宝贵解决方案。最受关注的AI应用场景包括：
- 临床试验点选址（94%）
- 提供实时患者结果洞察（92%）
- 匹配候选人至临床试验（92%）
- 临床试验参与者招募与互动（91%）
这些见解强调亟需先进方案简化临床试验、加速疗法开发。
合规管理：关键AI应用场景
不断扩大的监管要求和强化的审计正显著影响合规团队，64%的生命科学领导者报告其工作量"受近期波动严重影响"。有趣的是，合规管理既是抑制生命科学领域AI热情的首要因素，也是其三大最有价值应用场景的焦点。抑制热情的因素包括合规风险、缺乏变革管理计划及对底层数据的不信任。而最受认可的AI应用场景依次为：文档生成、同意书与合同管理；监管报告；简化合规流程。
总体而言，AI被视为降低常规任务工作量、提升合规标准并帮助团队跟上监管演变的工具。94%的生命科学领导者相信AI智能体对管理这些动态变化的监管要求至关重要。
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