生命科学商业化中的人工智能：2025年商业领袖调查的战略洞察与实践建议

AI在生命科学商业化中的采用现状

• 投资与预算：近半数组织（44%）将超过20%商业预算投入AI计划，显示AI从边缘支出转为核心运营优先事项。

• AI成熟度与评估：仅36%组织达到高级AI成熟度，表明大多数仍在初步或探索阶段。

• ROI衡量：58%领导者报告AI计划一年内实现至少2倍ROI，7%实现3倍及以上ROI。

技术与商业功能影响

• ROI最高领域：价值与访问权限、市场调研、患者参与等商业功能从AI获得最高ROI。

• 数据挑战：约64%的组织认为数据准备不足，这是阻碍AI规模应用的主要障碍，其中只有11%认为其数据“完全”足够。

障碍与解决方案

• 数据障碍：数据碎片化、难以集成以及实时数据访问不足。

• 非数据障碍：

  • 隐私与监管限制。
  • 系统集成问题。
  • 人员与成本方面的限制。
  • 技术、专业等人才短缺。

供应商与合作伙伴模式

• 合作意愿日益增长：89%组织与外部供应商合作，89%中64%更青睐信誉良好、规模较大的供应商。

• 合作模式多样化：

  • 联合治理结构（55%公司采用）。
  • 执行补偿挂钩业务成果（38%）。
  • 合作投资模式（7%）。

未来的优先事项与用例

• 未来用例：战略聚焦于患者互动工具、自动化流程优化、实时供应链管理等方面。

• 扩展AI优先级：

  • 制定企业级AI战略。
  • 建立跨职能AI团队。
  • 构建强大的数据基础设施。

结论与建议

• 积极的雄心是增长的先决条件，但正确的执行框架、数据治理和合适的合作伙伴关系是取得优势的关键。

• 根据报告，有六项原则可供生命科学组织参考，以最大化AI影响力：

  1. 制定企业级人工智能战略。
  2. 建设强大的数据基础设施。
  3. 提供专注的跨职能团队。
  4. 关注价值落地方向。
  5. 推行更负责任的合作模式。
  6. 将合规性整合到AI实际部署中。

该报告强调，人工智能正在从实验转向真正的业务影响，而有效的组织正在透过数据治理、团队协作和战略调整来实现扩展。