醫(yī)藥行業(yè)的創(chuàng)新突圍，始于新藥立項(xiàng)的科學(xué)決策。隨著 AI 技術(shù)的成熟，這一核心命題迎來(lái)全新解法：醫(yī)渡科技以AI賦能的新藥立項(xiàng)可行性解決方案推動(dòng)藥企實(shí)現(xiàn)立項(xiàng)決策升級(jí)。

新藥立頁(yè)的三大困局: 效率、客觀性與成本之痛

新藥立項(xiàng)作為新藥研發(fā)的起點(diǎn)，直接決定著研發(fā)方向與最終成敗，是藥品生產(chǎn)企業(yè)的核心關(guān)注焦點(diǎn)。這一環(huán)節(jié)需要覆蓋從疾病領(lǐng)域到靶點(diǎn)選擇、新藥研發(fā)再到臨床驗(yàn)證的全鏈條考量，本質(zhì)上是一場(chǎng)專業(yè)度極高的“信息攻堅(jiān)戰(zhàn)”——需要通過(guò)立體、多層次的信息收集、加工與總結(jié)，回答靶點(diǎn)與疾病的因果關(guān)系、成藥性預(yù)測(cè)、專利保護(hù)等一系列關(guān)鍵問(wèn)題。

然而，海量數(shù)據(jù)正成為新藥立項(xiàng)的最大阻礙。傳統(tǒng)新藥立項(xiàng)依賴多部門(mén)協(xié)作，需人工完成文獻(xiàn)檢索、數(shù)據(jù)收集及逐篇閱讀提取核心信息等工作，流程繁瑣且存在三大核心痛點(diǎn)：

• 效率低下：人工處理難以快速整合全面信息，導(dǎo)致立項(xiàng)進(jìn)程遲緩；
• 主觀性強(qiáng)：數(shù)據(jù)選擇易受個(gè)人經(jīng)驗(yàn)影響，可能錯(cuò)判關(guān)鍵信息；
• 成本高昂：大量人力、時(shí)間投入讓企業(yè)背負(fù)沉重負(fù)擔(dān)。

而在AI時(shí)代，這一關(guān)鍵問(wèn)題有了更優(yōu)解——依托AI技術(shù)，能夠?yàn)楹诵臄?shù)據(jù)的閱讀和提取提供更高效、成本更低的解決方案，有效打破傳統(tǒng)模式的局限。

AI重構(gòu)新藥立項(xiàng)，從數(shù)據(jù)高效整合到?jīng)Q策智能升級(jí)

醫(yī)渡科技的新藥立項(xiàng)可行性解決方案是基于AI和專業(yè)經(jīng)驗(yàn)形成對(duì)項(xiàng)目的判斷邏輯，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的總體分析來(lái)判斷項(xiàng)目的可行性。

（1）從“碎片”到“全景”， AI助力全鏈條權(quán)威信息整合

醫(yī)渡科技基于自主研發(fā)的“AI醫(yī)療大腦”YiduCore，已累計(jì)處理和分析了超過(guò)60億份經(jīng)授權(quán)的醫(yī)療記錄，沉淀了對(duì)上萬(wàn)種疾病的理解洞察，疾病知識(shí)圖譜基本覆蓋所有已知疾病，這奠定了公司長(zhǎng)期發(fā)展的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

在此能力基礎(chǔ)之上，醫(yī)渡科技可結(jié)合權(quán)威可行的數(shù)據(jù)，包括但不限于權(quán)威期刊、專利數(shù)據(jù)、各國(guó)藥監(jiān)局公開(kāi)數(shù)據(jù)，銷售數(shù)據(jù)等等，利用AI技術(shù)整合藥物研發(fā)的初始階段到上市的全鏈條信息，具體參數(shù)包括幾大維度：藥物本身的結(jié)構(gòu)、靶點(diǎn)、劑量等核心屬性；從細(xì)胞到人體的全層級(jí)實(shí)驗(yàn)對(duì)象數(shù)據(jù)；從立項(xiàng)到關(guān)鍵臨床的安全性、有效性等多維度評(píng)價(jià)指標(biāo)。

這種全面性確保了立項(xiàng)分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)無(wú)死角。

（2）從 “找數(shù)據(jù)”到“給方案”，立項(xiàng)決策分析流程升級(jí)

醫(yī)渡科技構(gòu)建了AI賦能的立項(xiàng)決策分析流程：首先，AI系統(tǒng)依目標(biāo)從靶點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)、疾病文獻(xiàn)等多源抓取數(shù)據(jù)，保障全面準(zhǔn)確；其次，利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)解析文獻(xiàn)、專利，提取并結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)關(guān)鍵信息；再者，進(jìn)一步融合科學(xué)、臨床、開(kāi)發(fā)、商業(yè)多維度分析，構(gòu)建全面評(píng)估體系；最終基于前期分析生成關(guān)鍵假設(shè)與預(yù)測(cè)模擬，為決策提供科學(xué)依據(jù)。

這一流程改變了傳統(tǒng)人工主導(dǎo)的模式，讓數(shù)據(jù)處理從“人找信息”變?yōu)?/strong>“信息找人”。

價(jià)值落地: 醫(yī)渡科技解決方案助力新藥立項(xiàng)“少走彎路

醫(yī)渡科技新藥立項(xiàng)解決方案的價(jià)值，最終體現(xiàn)在對(duì)企業(yè)研發(fā)決策的實(shí)際賦能上。

從效率與成本來(lái)看，AI技術(shù)將文獻(xiàn)處理時(shí)間從傳統(tǒng)人工的數(shù)周縮短至數(shù)小時(shí)，大幅加速立項(xiàng)進(jìn)程；從決策質(zhì)量來(lái)看，基于AI的客觀分析避免了人工主觀偏差，核心數(shù)據(jù)提取精度更高，減少關(guān)鍵信息錯(cuò)判風(fēng)險(xiǎn)。此外，AI助力整合科學(xué)、臨床、商業(yè)等多領(lǐng)域信息進(jìn)行綜合分析，形成全面系統(tǒng)的評(píng)估體系，并實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)最新研究和市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，確保立項(xiàng)分析的時(shí)效性和科學(xué)性。

更重要的是，醫(yī)渡科技并非簡(jiǎn)單依賴AI輸出結(jié)果——新藥立項(xiàng)可行性解決方案會(huì)基于AI得出有效量化總結(jié)，再由具備豐富實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)專家從市場(chǎng)定位、臨床需求、成功概率等維度進(jìn)行專業(yè)研判，形成“AI+專家”的雙重保障。

這種模式既能發(fā)揮AI處理海量數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，又能融入人類專家的行業(yè)洞察，最大程度幫助企業(yè)排除新藥開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，提高研發(fā)效率與決策質(zhì)量。

在新藥研發(fā)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的今天，立項(xiàng)決策的速度與精度可決定企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。醫(yī)渡科技以AI賦能的新藥立項(xiàng)解決方案，推動(dòng)新藥立項(xiàng)從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”邁向“AI驅(qū)動(dòng)”，為藥企研發(fā)決策提供高效決策支撐。