劳力士在二手市场“跳水”
06-17
生成式人工智能（Gen AI）引领技术创新浪潮，对各行各业产生深远影响。
近日，麦肯锡报告指出，生成式人工智能驱动的生命科学革命将对人类健康和福祉产生不可量化的影响。
麦肯锡全球研究院（MGI）估计，生成式人工智能每年可为制药和医疗行业带来100至1亿美元的经济价值。
麦肯锡表示，虽然生成式人工智能无法解决所有问题，但该技术可以为制药公司提供百年一遇的机会，帮助行业解决独特的挑战。
生成式AI引发新浪潮 ChatGPT的流行，让世界对生成式AI不再陌生。
虽然这项技术将影响所有行业，但对制药业的影响尤其强烈。
生成人工智能（Gen AI）可以通过综合结构化和非结构化数据源来生成文本、图像甚至分子，从而在整个业务价值链中创造价值。
其原因在于生成人工智能真正的多模态性质：底层模型不仅建立在自然语言的基础上，还建立在图像、组学、信息和其他类型的数据的基础上，这些数据是解释和解决疾病过程以及如何*所需要的。
地面处理所必需的。
麦肯锡对生命科学领域的63个生成式AI数据和模型进行了深入研究，最终确定了其在研究和早期发现、临床开发、运营以及商业和医疗事务等五个主要领域的影响。
商业营销被视为最大的应用领域，市场规模约为1亿美元，其次是早期药物研发（规模1亿美元）、临床开发（1亿-1亿美元）和运营（4-70 亿美元）），医疗事务（3-50 亿美元）。
早期药物发现生成人工智能可以帮助加快识别目标的过程，开发验证方法来测试化合物，筛选出最有希望的先导化合物，并协助临床前测试以确定其有效性。
1. 提取科学知识：GPT支持的知识提取使用人工智能算法来分析非结构化数据，包括文本、图像和其他形式的信息，以帮助获得科学见解。
2.帮助虚拟筛选：生成式AI通过最先进的基础化学模型加速筛选过程。
3、优化大分子及药物载体设计；帮助设计和优化更好的抗体和mRNA，并预测大分子的特性。
生成式临床开发通过提高整个临床开发流程的效率，从三个维度释放经济价值：通过简化临床试验流程和自动化起草试验文件，可降低高达50%的成本；进行试验所需的时间加快超过12个月；由于加强了卫生当局的互动、质量控制和改进，净现值增加了至少 20%。
运营 制药运营价值链包括采购、制造、质量和供应链，人工智能有望改善这一切。
例如，该技术搜索和分析大量文本、视觉和其他数据源的能力将产生大量新见解。
业务在品牌建设和业务推广中，生成式人工智能的交互式搜索功能可以帮助营销人员从客户研究和数据集、医生和患者数据、政策变化、法律发展等来源获得更深入的见解。
这些见解将有助于识别和加深对客户旅程模式的理解，同时告知和丰富客户细分。
医学事务医学事务是指企业与外部利益相关者之间的学术交流与合作，以及上市前药物与上市后商业化团队之间的沟通与合作。
其工作内容的核心是产生和传播相关治疗领域的医学科学知识。
生成式人工智能可以帮助记录和分析各种沟通中的各种文档，实现清晰高效的沟通。
从炒作到现实 事实上，我们听过太多关于人工智能改变生命科学的断言。
到底什么是炒作？什么是现实？麦肯锡也做出了相应回应。
炒作：生成式人工智能将自己提供大部分价值 现实：事实是，传统的人工智能分析模型将继续贡献价值，例如人工智能疾病诊断模型等，但生成式人工智能将显着增强其能力。
炒作：生成式人工智能可以轻松嵌入到现有数据集中，并用于解锁关键见解现实：除非数据构建到位，否则生成式人工智能无法提供结果。
该公司需要建立一个智能模型，能够理解分子结构、临床操作和患者数据等问题。
这需要各种方法来创建能够运行内部和外部数据集的设施。
这不仅仅是一个纯粹的技术问题：数据科学家需要与业务战略、医疗事务、法律和风险方面的专家密切合作，以确定优先事项并执行战略。
Hype：这一波最重要的是选择合适的大语言模型（LLM）。
现实：根据麦肯锡的研究，生成式人工智能只占项目工作量的15%左右，其他大部分工作涉及在公司内部实施该模型。
数据库，以及具体的使用场景。
鉴于制药行业数据的复杂性以及法规和技术的独特性，为了成功应用生成式人工智能，企业必须将其集成到复杂的工作流程中。
事实上，麦肯锡发现，70% 的数字化转型失败并不是因为技术问题，而是因为他们忽视了管理变革的重要性。
炒作：生成式人工智能将对组织的各个方面产生直接影响现实：与任何数字化转型一样，必须采用端到端视角，仅优先考虑对整体业务目标有意义的用例和应用程序。
这些领导者必须制定战略路线图，以确保他们优化整体影响、影响时间和其他重要考虑因素。
回应：为什么研发效率没有提高？ 一个需要回答却又很难回答的问题是：为什么人工智能还没有对医药行业产生巨大的影响？说起来真的比做起来好吗？ 回顾第二次工业革命，我们或许能找到一些答案。
到 1870 年代，第一批灯泡和电机已经制造出来，但直到 1870 年代，大多数工业设备仍然是蒸汽机。
一些人将这一过程归因于行业的自满。
事实上，从蒸汽到电力不仅仅是设备的更新，而是一种完全不同的思维方式。
电气化不仅仅是拆除蒸汽机并用电动机取而代之，而是架构和生产流程的改变，甚至是工人招聘、培训和薪酬制度的改变。
当这一切基础成熟之后，第二次工业革命才真正开始爆发。
回到医疗保健领域，我们可能不会立即看到人工智能显着提高整个行业的生产力。
但生成式人工智能可能会给制药行业一个千载难逢的机会来解决这些长期存在的障碍，但前提是他们学会扩大规模并解决该行业的独特挑战。
这也意味着我们需要建立对不断发展的人工智能环境的认识，也需要下定决心创造一个充满活力的组织和环境。
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