2022-06-23-艾昆纬-通过互联智能改进决策制定（英）_51页_5mb

1. 背景与的重要性

• 疫情后医疗生态系统的变革（加速数字化转型，提升敏捷性与协同能力）。
• 医药企业在效益证明、决策效率、患者价值传递等方面面临更大挑战。
• 连接智能，作为新核心能力，支持数据整合、协作知识共享及敏捷决策，能够帮助企业更快地推出创新药物并提高患者健康水平。

2. 定义：连接智能

连接智能由五大支柱支撑：

1. 数据：整合多源数据，形成统一中心数据库。
2. 技术：应用于AI/ML，实现数据洞察、实时洞察和平台支撑。
3. 技能与能力：需具备数据分析、行业背景、法规感知等多维技能。
4. 洞察生成与传播：将数据转换为可操作的洞察，并同步分享至各部门。
5. 组织结构与文化：以全局视角支持决策传达机制。

3. 如何提升决策？

（1）关键决策场景

• 药物生命周期决策：从靶点识别、试验设计到股权管理和患者招募，AI辅助提高决策速度。
• 企业级决策：包括投资组合规划、成本管理与资源利用率，以历史数据预测实现动态优化。

（2）跨利益相关者协作决策

信息系统整合后，能够输出具有共享见解的数据：

• 临床医生：提供诊疗优化建议；
• 政府/医保机构：制定防控或报销政策；
• 患者/民间团体：精准提供患者关怀服务；
• 生命技术公司：共享验证性能数据与伦理标准。

4. 实例与方法

🧪 案例研究

1. DIPA协议设计优化：通过连接智能平台整合历史数据，减少临床试验所需的重要变量修改，提升试验效率。
2. 人工智能辅助靶向药开发：捕获基因及生理组合数据，优化药物开发权衡决策树。

✅ 信息技术变革

• 统一数据库 + 迭代分析平台：确保数据自主可控的同时保持外部资源整合。
• 集成式CRM系统（客户关系管理）：为内外部各角色协同适应提供完整任务捕捉机制与洞察传输激励模型。

5. 评估体系

• 连接智能评估（IQ）: 五大维度标准问题复盘打分，用于评估企业应用水平：
  • 数据层：数据整合是否形成统一基础？
  • 技术层：AI驱动是否渗透于洞察生成流程？
  • 运营文化层：是否建立跨部门协作机制？

📈 通过上述评估，确保企业在参量布局上具备意识、能力和成果。

🔍 结论

连接智能从多领域综合力量驱动医药企业增强响应速度与协同决策能力，帮助企业交出更精准的决策策略、经营策略，同时搭建全球型、跨部门协同数据系统，构建认可的数字基础设施。这一变革是适应疫后医疗体系常态化的必然要求，是高质量共赢未来的保证手段。