人工智能机器学习算法赋能智能医疗。

在宏观环境因素的影响下，中国医疗卫生产业发生了巨大的变化，不断地考验着医疗卫生企业的盈利能力和增长能力。从经济环境来看，新冠肺炎疫情挑战了医药机械企业的生产、R&D和供应链稳定性，重构了企业传统的营销渠道，重塑了医疗卫生行业面临的B端和C端市场的需求理念。企业需要改进市场业务战略来应对变化。从政策环境来看，政策导向推动了医疗卫生产业供给端的结构性改革。政府通过出台DRG诊断改革、带量采购常态化等措施，进一步推动医疗保险费用控制，鼓励AI+医疗产业发展，促进企业降低成本、提高效率、带动创新。从技术环境来看，大数据、人工智能等新技术得到了快速发展，其丰富的医疗卫生行业应用场景为企业增长提供了新的动力:其与医疗卫生领域的融合不断加深，以计算机视觉、自然语言处理、机器学习为代表的人工智能子技术已经在医疗行业的各种场景中广泛诱惑，成为提高医疗服务水平的重要动力。面对经济、政策和技术环境的不断变化，医疗卫生行业应该深刻认识到人工智能和机器学习技术在新型医疗卫生应用场景中释放的潜力，以及医疗卫生企业R&D、生产和流通带来的变化。

通过准确的判断，人工智能和机器学习技术可以通过领先的速度提高企业的业务敏捷性，提高企业的决策准确性:通过便捷的扩展，可以降低整个业务流程的成本，提高效率:通过深入的洞察，提高企业决策的科学性。人工智能和机器学习技术可以给药械企业的整个生命周期带来变化。

人工智能和机器学习算法赋能医疗卫生行业的业务，高度依赖企业及其合作伙伴在基础设施、数据资产、人才团队、技术模型等方面的能力。为了真正实现这些技术与企业的深度融合，创造更多的价值，企业应寻找具有数据资产优势、数据科技领先、医疗卫生领域经验丰富的合作伙伴，选择具有强大计算能力基础设施、协同产业集聚、良好政策支持的优势区位。

通过使用先进的算法和大量的数据，机器学习正在彻底改变药物的开发、制造和分销方式。下面我们将讨论机器学习如何赋予医药行业。

机器学习赋能医药之发现和开发药物。

药物发现和开发是机器学习的关键领域之一。机器学习算法可以分析大量数据来识别新的药物目标，并预测药物有效性的可能性。这样，制药公司就可以优先考虑自己的工作，避免在不太可能成功的药物上浪费时间和资源。举例来说，2018年，英国制药公司Exscientia只用了12个月的时间就发现了一种治疗疟疾的新药，通常需要5到10年的时间。

机器学习赋能医药之预测性维护和供应链优化。

机器学习也用于提高制药过程的效率。预测性维护算法可以帮助识别潜在的设备故障，减少停机时间，保证生产的顺利进行。此外，机器学习算法可以通过预测需求来优化供应链，并确保正确的药物在正确的时间出现在正确的位置。例如，全球制药公司Sanofi使用机器学习算法来优化供应链，减少浪费，确保药物能够更快地到达病人手中。

机器学习赋能医药之个性化医疗。

机器学习在个性化医疗的发展中起着关键作用。通过对大量患者数据的分析，机器学习算法可以识别模式，预测哪些药物对个体患者最有效。这使得有可能开发出更加个性化和有效的治疗方法，并根据每个患者的独特需求量身定制。例如，美国食品药品监督管理局(FDA)Novartis的Kymriah已经批准了包括Novartis在内的几种个性化癌症治疗方法，它使用机器学习来确定每个病人的最佳治疗方法。

机器学习赋能医药之欺诈性检测与合规。

最后，机器学习也有助于解决医药行业的欺诈问题。机器学习算法可以识别大量数据中的模式和异常，从而更容易检测欺诈活动。此外，机器学习可以帮助企业遵守监管要求，通过自动化合规程序和保证所有必要的步骤。例如，全球制药公司Pfizer使用机器学习来检测供应链中的潜在欺诈行为，以确保患者得到安全有效的药物。

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