重磅发布！白皮书《智“健”未来：人工智能与机器学习赋能中国医疗健康行业》

导读

近日，北京中发展智源人工智能科技发展有限公司与IQVIA艾昆纬数据科学和高级分析团队联合发布白皮书《智“健****”未来：人工智能与机器学习赋能中国医疗健康行业》。

本次白皮书的发布旨在帮助医疗健康产业深刻认识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，从而助力企业降低成本、提高运营效率，实现商业决策与企业数字化转型。

中国医疗大健康行业市场展望

新冠疫情为医疗健康产业的需求端、供给端带来了不可忽视的冲击，企业需要改良市场业务策略来应对变局**。**从B端市场看，疫情之后的医疗体系各方的互动方式发生了显著转变，医生与患者、医生与医药代表的互动更多转为线上。从C端市场看，疫情与防疫政策改变了潜在消费者的信息获取渠道和健康消费场景。

医疗制度改革不断深化，政策环境驱动药械企业降本增效、布局创新**。**近年来，国家药监局累计发布了361个药械研发指导原则，覆盖化学药、生物制品等领域，为药械企业产品的研发、生产、审批、上市等环节提供了科学、规范的指导。2021年，国家药监局产品全年整体按时限审结率达到98.93%，取得历史性突破。

大数据、人工智能等新技术得到了长足发展，人工智能与机器学习技术在医疗健康产业的丰富落地应用场景为企业提供了增长的新动力**。**

！

高级分析在数字化时代为医药企业赋能

人工智能和机器学习技术利用数据、经验、算法赋能业务决策，帮助企业****在产品全生命周期各个流程中降本增效。

01速度领先

传统的商业分析往往无法满足企业应对高速变化市场的需求，人工智能和机器学习技术能够依靠算法实现自动化的数据收集、分析，允许企业做出实时、快速的商业策略调整，提升企业业务的敏捷性。

02精准决策

近年来，随着医疗健康市场数据数量和质量的显著提高，人工智能和机器学习技术在赋能企业决策流程、提高决策精准度方面也扮演了越来越重要的角色。基于人工智能、机器学习算法的决策辅助流程与医学领域知识的深度结合，能够显著提升疾病诊断、药物警戒、医学信息沟通等领域的决策精准度。

03便捷扩展

传统的商业分析决策往往需要重复调用历史经验完成规定任务，可能造成人力资源和决策时间的浪费；而人工智能与机器学习技术在提供敏捷速度、精准决策之外，还可以大大提高解决方案的可扩展性，允许企业根据自身业务需求调用封装算法，实现算法、数据、模型的灵活扩展。

04深度洞察

人工智能和机器学习技术能够帮助企业以前所未有的方式更好地利用和解读丰富的市场数据。利用机器学习和统计模型，企业可以更加全面、高效地收集、分析、理解数据，通过对数据的深度挖掘整合，形成对市场和客户的深刻洞察，实现算法驱动商业决策。

如何寻找合作伙伴

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。想要真正将这些技术与企业实现深度融合，创造更多价值，企业应该寻找具有下列能力的合作伙伴：

突出的数据资产优势； * 领先的数据科学技术； * 丰富的医疗健康领域经验； * 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。（中关村(京西)人工智能科技园联合专业机构，提供超大规模智能模型等服务；与行业龙头企业合作，提供自主可控、开源的智能计算中心、云边端架构、人工智能模型算法迁移及适配等服务；能够为企业提供以边缘计算、网络安全为特征的新一代智能基础设施，促进AI+医疗的深度应用场景落地。）

** 结 语 **

后疫情时代，中国医疗健康产业面临着更加激烈的竞争环境和飞速变化的客户需求；不断变化的市场环境要求企业逐步转向数字化，以提高其响应能力，提供更多个性化的服务；并对其业务进行创新赋能，革新原有业务流程和模式，以便应对可能的挑战。

在数量级大、复杂性高的大数据面前，以人工智能和机器学习技术为代表的高级分析能够有效地处理、分析市场需求，将业务场景、商业需求转化为人工智能算法和机器学习模型，通过领先速度、精准决策、便捷扩展、深度洞察，赋能产品的全生命周期的多种应用场景，帮助企业降低成本、提高运营效率，助力商业决策与企业数字化转型。