人工智能正在使临床供应链更高效、更可持续：方法如下

快速阅读: 《制药技术》消息，临床供应链需更高效和可持续，数字化转型成为关键。人工智能在制药行业中发挥重要作用，帮助简化运营和加强供应链。全球顶尖制药公司近五分之一将人工智能视为未来一年最具影响力的行业趋势。人工智能通过分析数据、优化地点选择和实时监控，加快患者招募速度，减少延误，并提升数据管理效率。此外，人工智能还简化临床试验文件管理，提高数据一致性和准确性。

临床供应链需要新的解决方案以变得更加高效和可持续。制药行业正处于数字化革命之中；技术投资和数据驱动的决策制定一直是企业决策者热议的话题。最近对中型生命科学公司的一项调查显示，超过半数的公司认为数字转型是它们的首要业务重点。而这些讨论的核心是人工智能。领先的企业正在利用人工智能来加强供应链并简化运营，在日益拥挤的市场中。仅仅几个月前，部署人工智能解决方案在这个市场中提供了竞争优势，但现在它正逐渐成为日常活动的基本组成部分。从药物发现到患者招募和供应链优化，引入人工智能的压力正在给制药价值链中的每一个环节带来新的压力。

GlobalData的《生物制药行业现状》2025年报告调查了全球顶尖制药公司超过100名业务决策者，发现近五分之一的人将人工智能视为未来一年最具影响力的行业趋势。制药公司正在其运营中整合人工智能、大数据和自动化。它们这样做是因为相信效率、削减成本和改进试验结果是不可避免的。已有3000多种药物通过人工智能开发或重新定位，这项技术对行业的影响力只会继续增长。

人工智能：解决长期存在的挑战

在这场变革中，临床试验成为焦点。据估计，全球范围内，超过80%的试验未能按时招募患者。由此导致的成本高昂的延误和额外的现场激活需求可能给组织者带来麻烦。招募耗时，随着新型疗法进入市场，试验复杂性也在增加，公司面临着庞大的数据管理和复杂的监管要求。人工智能可以使得中型生命科学组织更容易进入这个行业。企业可以使用最新技术并与更广泛的生态系统连接，以更快、更高效地交付临床试验。

人工智能正在解决这些难点。首先，它通过分析大型医疗数据库来匹配符合条件的参与者与试验标准，从而加快患者招募速度。这不仅减少了填补试验名额所需的时间，还提高了成功的机会。同时，人工智能可以优化地点选择，将顶级招募地点的识别率提高30%至50%，并可加速试验招募速度高达15%。招募耗时，随着新型疗法进入市场，试验复杂性也在增加，公司面临着庞大的数据管理和复杂的监管要求。人工智能可以使得中型生命科学组织更容易进入这个行业。企业可以使用最新技术并与更广泛的生态系统连接，以更快、更高效地交付临床试验。

数据管理是人工智能正在直接应对的另一个挑战。随着改进的技术使得临床试验组织者可以收集前所未有的数据点，人工智能系统可以用来监控实时试验数据，识别异常并预测缺失值。自动化这些过程减少了人为错误的发生，并确保试验顺利进行，最终改善患者的结果。

第三是临床试验中的实时数据管理和异常检测。如今，人工智能驱动的系统持续监控试验数据，标记不一致之处，并在问题出现前主动预测缺失值。这确保了临床试验数据的完整性，缩短了从试验完成到获得监管批准所需的时间。像罗氏和阿斯利康这样的大型制药公司已采用人工智能驱动的语言模型来生成优化的入选标准，使招募过程更加高效，并确保试验能招收到合适的受试者。人工智能在简化临床试验文件管理方面也取得了显著进展，尤其是在从非结构化来源提取和组织相关信息方面。由于包含大量无关信息，这项任务既耗时又容易出错。然而，人工智能驱动的解决方案正在改变这一现状。通过采用先进算法，这些工具可以自动从协议和其他文档中提取相关属性，并无缝地将其转移到相应研究属性中。这不仅减轻了试验管理人员的负担，还确保了数据的一致性和准确性。此外，人工智能支持自然语言交互，允许用户提出有针对性的问题，从而从文档和先前研究中获取见解，大大简化了导航过程。此外，不断验证研究信息与最新文档版本的一致性确保了对齐并最小化差异，从而提高了整体研究的完整性和一致性。这种创新方法将彻底改变试验组织者如何管理和更新其文件，提高生产力，并确保研究数据在所有系统中保持准确和最新。

(以上内容均由Ai生成)