制藥行業正站在AI驅動的革命浪尖。到2030年，AI驅動的藥物發現市場規模預計將達到91億美元，年復合增長率高達29.7%。AI有望以前所未有的規模加速臨床試驗、優化供應鏈并實現患者治療的個性化。

到2025年，其潛在影響將十分顯著。據Scilife估計，AI可能為制藥行業每年創造3500億至4100億美元的價值。我們已經看到了這一未來的曙光：

• 試驗加速：安進公司利用AI將臨床試驗入組速度提高了一倍。
• 藥物開發更智能：百時美施貴寶公司正在利用AI和機器學習推進蛋白質降解科學。
• 患者招募簡化：我的公司賽諾菲正在與OpenAI合作開發AI工具，以縮短患者招募時間。
• 藥物開發成本降低：一家前十的制藥公司預計在未來五年內節省約10億美元的藥物開發成本。

為何眾多AI項目失敗

盡管炒作甚囂塵上，但現實卻令人清醒。高德納公司估計，85%的AI模型/項目都會失敗。原因何在?大多數情況下，是因為缺乏適合AI的數據。

最近的一項全球首席數據官洞察調查突出了核心問題：數據質量和準備程度(43%)、技術成熟度不足(43%)以及技能和數據素養短缺(35%)。傳統的數據管理實踐根本無法滿足AI對動態和情境化數據的需求。這就像在為平房設計的地基上建造摩天大樓。

適合AI的數據：成功的基石

適合AI的數據不僅僅關乎數量;還關乎：

• 質量：準確、可靠和一致的數據至關重要。
• 結構：數據應企業得當，以便高效處理和查詢。
• 情境：全面的元數據和注釋使AI模型能夠理解數據。
• 時效性：當前和相關的數據將反映最新趨勢。

如果沒有這些要素，即使是最復雜的算法也無能為力。

數據治理：通往制藥行業AI成功的橋梁

那么，制藥公司如何彌合這一差距，并確保其AI投資獲得回報呢?答案在于穩健的數據治理。確保穩健的數據治理和解決偏見對于可靠的AI、道德實踐和保障患者隱私至關重要。通過適當的數據治理，制藥行業可以在試驗中提高以患者為中心的程度，并快速、安全地將挽救生命的治療方法推向市場。

這意味著實施政策、程序和標準，以有效且道德地管理數據資產。關鍵步驟包括：

構建穩健的數據生態系統

確定最佳的數據生態系統架構(無論是集中式還是聯邦式)需要在域特定需求、治理和可擴展性之間的協調中取得平衡，以最大限度地提高數據價值。聯邦式方法可以促進創新。

自動化數據管道

自動化數據管道涉及簡化數據攝取、清洗、轉換和準備以供AI應用使用的流程。這種自動化不僅加速了高質量、模型就緒數據的交付，還減少了人為錯誤和運營成本。

通過利用AI和機器學習等先進技術，企業可以確保數據在管道中無縫流動，從而實現實時分析和更快的決策制定。自動化管道還可以適應不斷變化的數據需求，并整合多樣化的數據源，增強數據管理實踐的可擴展性和效率。

這最終使企業能夠充分利用其數據的潛力，獲得AI驅動的洞察。

提升員工技能

提升員工技能涉及對員工進行數據和AI素養以及培訓計劃的投資，增強他們有效利用先進技術的能力。這種投資培養了創新文化，確保團隊能夠應對AI應用和數據治理的復雜性。

通過優先考慮持續學習，企業可以最大限度地發揮AI舉措的效益，并推動可持續增長。此外，技能熟練的員工可以更好地應對與數據質量、安全性和合規性相關的挑戰，最終為整個企業更成功的AI部署做出貢獻。

設計合規

從一開始就融入數據隱私和監管要求(如歐洲健康數據空間和AI法案)。通過實施標準化的穩健數據治理流程，企業可以確保健康數據對AI應用來說是可靠且可訪問的。

此外，對數據實踐的持續監控和審計有助于發現差異并減輕風險，最終培養一種問責制和透明度的文化，這與數據和AI不斷發展領域中的監管要求相一致。

優化臨床試驗供應管理

AI和機器學習工具可以通過準確預測需求和優化物流來提高臨床試驗供應管理的效率和可持續性。諾和諾德和阿斯利康等公司已經展示了AI驅動供應鏈優化的強大力量，實現了顯著的成本節約和效率提升。

數據驅動未來的關鍵：治理

制藥行業正處于關鍵時刻。AI提供了前所未有的機會來加速藥物發現、實現治療個性化并改善患者結局，但要實現這一潛力，公司必須優先考慮數據治理，并投資于適合AI的數據。制藥行業的未來不僅由技術驅動，它由數據驅動，而治理是釋放其全部潛力的關鍵。以前需要數月才能完成的任務，現在AI可以在幾分鐘內完成。你準備好了嗎?