智“健”未来：人工智能与机器学习赋能中国医疗健康行业（中文）

中国医疗健康产业在宏观环境因素的影响下迎来巨大变革，持续考验医疗健康企业的盈利能力和增长能力。从经济环境看， 新冠疫情挑战了药械企业的生产研发、供应链稳定性，重构了企业的传统营销触达渠道，重塑了医疗健康产业所面对的B端、C端 市场的需求观念，企业需要改良市场业务策略来应对变局。从政策环境看，政策导向促进了医疗健康产业供给端的结构性改革，政 府通过出台DRG诊断改革、常态化带量采购等举措进一步推进医保控费，鼓励AI+医疗产业发展，促使企业降本增效、驱动创新。 从技术环境看，大数据、人工智能等新技术得到了长足发展，其在医疗健康产业丰富的落地应用场景为企业提供了增长的新动力; 其与医疗健康领域的融合不断加深，以计算机视觉、自然语言处理、机器学习等为代表的人工智能子技术已广泛渗透在医疗行业的 各个场景中，成为提升医疗服务水平的重要驱动力。面临经济、政策、技术环境的不断变化，医疗健康产业应该深刻认识到人工智 能和机器学习技术为药械企业的研发、生产、流通环节带来的变革，以及这些技术在新医疗健康应用场景中释放的潜力。

人工智能和机器学习技术能够通过领先的速度提升企业的业务敏捷性;通过准确研判提升企业的决策精准度;通过便捷扩展实现 全业务流程的降本增效;通过深度洞察增强企业决策的科学性。人工智能和机器学习技术能够为药械企业的产品全生命周期带来变 革:1)在药物发现环节，人工智能和机器学习技术可以基于科学理论建立算法模型，加速靶点发现、先导化合物合成与筛选，节 约实验室开发环节时间;2)在临床试验环节，人工智能和机器学习技术可以分析海量临床试验数据和患者病历，根据临床试验要 求智能、精准推荐患者，从而加速临床试验进程;3)在产品上市阶段，人工智能和机器学习技术通过海量数据和先进模型算法的 不断迭代，提供有深度的战略性客户洞察、精准的市场规模预测、敏捷的最优触达策略、灵活的策略调整方案。

人工智能与机器学习算法对医疗健康产业的业务赋能，高度依赖于企业与其合作伙伴在基础设施、数据资产、人才团队、技术 模型等多方面的能力。想要真正实现这些技术与企业的深度融合，创造更多价值，企业应该寻找具有数据资产优势、领先的数据科 学技术、丰富的医疗健康领域经验的合作伙伴，并且选择具有强大的算力基础设施、协同化产业集聚、良好政策扶持的优势区位。