动力与自动化驱动医药创新与数字化至2026年
作者：克里斯托弗·科尔
核心要点
- 人工智能与基于智能体的技术已从概念阶段转向实际应用，显著提升药物研发、临床试验及内部流程效率。
- AI通过高效探索化学空间大幅缩短临床前研究周期，优化药物发现与制造流程。
- 数字与物理环境的全面整合仍是挑战，但AI应用将持续增长，推动自动化与效率提升。
- 吸引人才需注重技能提升、创新文化培育及提供先进AI工具，以支持行业角色演变。
《制药技术》近期专访了英伟达（NVIDIA）欧洲、中东和非洲公共部门执行董事埃娃-玛丽亚·亨佩博士（Dr. Eva-Maria Hempe），回顾2025年并展望2026年。亨佩博士探讨了人工智能、数字技术及基于智能体的系统对医药价值链的深远影响。访谈核心主题是这些技术的多功能性，尤其是基于智能体的平台已从炒作转向实践应用，例如在科学文献检索和内部业务流程自动化领域。讨论强调了临床前研究的显著进步：AI通过充当“探照灯”高效扫描潜在化合物的庞大化学空间，将药物发现周期从数年缩短至数月。展望未来，尽管实现数字与物理环境无缝整合的“闭环实验室”工作流仍存障碍，亨佩博士预计AI应用 momentum 将持续增强至2026年，推动研发与运营流程的自动化与效率提升。
制药技术：2025年哪些趋势对医药行业影响最大？
亨佩：过去一年，基于智能体（agent-based）的技术已超越概念阶段，在行业中实现多场景实用化应用。这些平台在研究辅助领域尤为关键，大幅简化科学文献检索流程，帮助研究人员快速定位历史研究结果及新假设。它们还拓展至临床试验患者精准匹配和内部业务流程自动化领域。整体而言，正是基于智能体系统的多功能性，为整个医药价值链带来最大变革。
人工智能与数字技术如何加速药物发现与制造效率？
人工智能与数字技术正深度影响医药全产业链。临床前研究领域进步最为显著：通过AI高效扫描潜在药物化合物的庞大化学空间，研发周期从数年缩短至数月。AI如同该领域的“探照灯”，帮助研究人员精准定位方向，探索仅凭经验或直觉无法发现的新可能性。
在临床开发环节，AI可快速识别患者护理缺口，即更高效地定位未治疗或未诊断患者，既惠及患者又提升药企试验效率。
在商业与制造领域，AI正优化工厂规划、虚拟建模及管理流程，在实体建设前减少高成本失误。同时，自动化质量检测取得重大进展，例如采用机器视觉替代人工检查生产线瑕疵药瓶。
当前主要障碍仍是数字与物理环境的全面整合。尽管已有进展，但实现数字系统与真实世界持续交互更新的无缝“闭环实验室”工作流，仍处于演进阶段。
技术变革如何有效吸引与留住顶尖人才？
技能提升与再培训投资已成为关键，尤其当技术变革重塑一线及技术人员职责时。帮助员工在物理与数字领域交叉点发展专长至关重要，使其能胜任双领域工作。营造重视创新与终身学习的文化，主动支持员工掌握新技能，是当前吸引和保留人才的有效策略。当然，必须提供尖端AI工具与环境，让员工能快速原型化创意并规模化可行方案。
近期哪些创新对制造运营影响最广？
AI在临床前工作的应用尤为突出：通过高效映射化学空间显著缩短药物发现周期。数字工具自动化患者招募也大幅提升了临床试验速度与可及性——鉴于患者招募常占整体研发周期较大比重且日益耗时，此举影响重大。在制造环节，虚拟工厂规划转型及产品质量自动化检测（如机器学习识别瑕疵药瓶）对成本、速度和质量改善贡献最大。
2026年哪些趋势将驱动创新与药物开发？
行业AI应用 momentum 将持续增强。研究与制造领域将涌现更多虚拟化与数字化方法，临床及运营流程自动化水平将进一步提升，尤其围绕自动化乃至最终自主实验室。以患者为中心的理念将深化发展，数字工具持续优化临床试验的多样性与包容性。随着供应链与制造战略地位提升，数字化与智能系统应用将在2026年继续推动变革，最终实现效率提升与成本降低。
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