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数字丝路发展论坛 | 杨洋:锚定数据生态新范式 破解AI创新药研发拐点难题 ...

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中国日报网7月24日电 7月22日,2026年世界互联网大会数字丝路发展论坛在陕西西安举办。在数智健康专题论坛上,翰森制药集团办公室主任、集团AI战略负责人杨洋发表主题分享,聚焦AI创新药研发行业现状,剖析产业转型关键拐点,提出构建AI+医药产学研教医协同新范式,依托全产业链数据生态破解新药研发瓶颈。
        7月22日,翰森制药集团办公室主任、集团AI战略负责人杨洋在2026年世界互联网大会数字丝路发展论坛-数智健康专题论坛上发表演讲。      杨洋表示,创新药研发是AI技术攻坚的前沿赛道,当前医药产业数智化转型迎来历史拐点。数据显示,全球AI药物发现市场规模将从2024年的20亿美元,十年内攀升至170亿至180亿美元,产业增长势头强劲。现阶段AI已重塑药物研发范式,大幅压缩研发周期与成本,传统需要4至5年、耗资数亿美元的分子研发工作,如今可缩短至18个月、成本降至百万美元级别。
   他同时指出行业发展的悖论,AI在前端分子设计、靶点发现领域成效显著,但后端临床试验环节仍存在诸多短板与不足,成为产业发展核心制约。数据显示,约六成AI驱动新药研发可通过一期临床验证,但二期、三期成功率大幅下滑,三期临床通过率仅约10%。由此可得出一个核心结论:对于制药企业而言,尽管AI已经加入,但尚未从根本上改变新药研发的整体成本结构。
   在杨洋看来,数据是破解AI制药瓶颈、实现智能涌现的核心关键。AI智能涌现依托海量优质数据支撑,当前公开医学文献数据已趋于枯竭,而医疗机构沉淀的海量非结构化病例数据和文本数据尚未充分盘活,数据碎片化问题突出。若能打通医院核心数据资源,可实现近90%的底层数据与现实需求精准匹配,大幅提升临床研发的效率与可靠性。

       他提出,行业需依托政策红利构建全产业链数据生态。依托医保数据开放和确权使用政策,应用医院关键性数据,构建"患者数字孪生",通过分层分析药物靶点与患者特征,帮助突破二、三期临床阶段关键性挑战。
“总结起来,未来的竞争已经从单点算法,转向数据控制权、生物学验证能力和多方协同治理生态的综合博弈。”杨洋提出三点建议:一是构建基于风险兜底的局部数据信任城邦;二是聚焦数据应用和技术转移,设立首席数据科学官,跨越数据鸿沟;三是主动拥抱监管,让数据和AI应用更加合规,率先建立覆盖脱敏、训练、验证全流程的合规体系。
编辑:鲍宇雁 审校:曹静 涂恬)

                                                                        
                                                                                    
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