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在生命科学领域，基因AI正掀起一场变革风暴。2024年，生命科学行业面临诸多严峻挑战。盈利能力和投资回报率下降，资本成本不断攀升，治疗组合逐渐过时，仿制药和生物类似物的激烈竞争更是让专利到期后的困境雪上加霜。在获取医疗支付者报销和保证分销渠道方面，行业也困难重重，研究、开发和制造成本的持续增加，严重挤压了利润空间。与此同时，技术变革的浪潮汹涌而来，企业必须紧跟人工智能、物联网和数字健康等技术的发展步伐，还要确保敏感患者数据的安全，严格遵守数据隐私政策。
本报告汇总洞察基于《Forrester Consulting：基因AI在生命科学中的价值究竟藏在哪里？》及文末344份生命科学行业研究报告的数据，报告合集已分享在交流群，文末点击阅读原文进群，可和500+行业人士共同交流和成长。随着科技的迅猛发展，基因AI在生命科学中的应用日益广泛，为行业带来了新的机遇与挑战。接下来，让我们深入探究基因AI在生命科学中的价值所在。
生命科学行业困境与基因AI的兴起
结合2025年中国生命科学与医疗行业情况来看，这种困境更为凸显。2024年行业整体营收虽同比增长54%，但40%企业未达预期，本土企业受商业化压力显著，国有/私营企业中50%表现低于预期，而外资企业凭借合规体系完善，33%超额完成目标。不过，2025年市场信心有所回暖，63%本土企业预计收入增长超10%，外资企业则更趋谨慎（39%预计增长<5%） 。在这样的大环境下，生命科学行业急需新的突破点，基因AI便成为行业突破困境的希望之光。越来越多的生命科学公司开始积极探索基因AI解决方案，期望借此改变商业模式，开发创新治疗方法，提升患者护理水平。他们迅速启动了一系列雄心勃勃的概念验证项目，涵盖加快药物发现、提高临床试验效率、加速监管批准以及创建个性化营销材料等多个领域。
基因AI在生命科学领域的多元应用及价值体现
业务策略优化
数据驱动的决策在生命科学行业愈发关键。当下，57%的公司将改善业务策略视为顶级基因AI目标，这一比例高于行业平均水平。而且，85%的公司预计基因AI在这一领域的重要性在未来还会持续提升。不过，也有32%的公司坦言，他们在完善战略路线图方面需要外界助力。
赛诺菲便是积极运用基因AI优化业务策略的典型代表。在首席执行官的领导下，赛诺菲推出了全面的基因AI平台。该平台能够汇编和分析内部数据，实现实时交互，为公司决策提供了有力支持，让决策过程变得更加容易。但不可忽视的是，部分小公司由于对现有系统较为依赖，对尝试基因AI持谨慎态度，他们在观望大公司的实践效果，等待合适时机再加入这一浪潮。
从中国生命科学与医疗行业来看，政策与创新主导增长逻辑，这也与基因AI优化业务策略紧密相关。带量采购（81%）与新产品上市（58%）成为企业业绩增长的核心驱动力。国有企业/私营企业加快“走出去”的步伐，积极寻求海外授权合作；外资企业则将目光聚焦在本土资产布局上。数据显示，82%的企业为应对渠道变化，对营销团队进行了调整，72%强化了政府事务能力。在这样的行业背景下，基因AI对于企业制定更精准的业务策略，适应政策变化和市场竞争显得尤为重要。
医护人员/患者参与度提升
随着数字健康技术的蓬勃发展，医护人员与患者的互动方式发生了翻天覆地的变化。如今，55%的受访者期望借助基因AI改善医护人员/患者参与度，这一比例高于行业平均水平。许多公司借助基因AI建立实时AI分析基础，通过筛选对话文本，挖掘其中的共同问题，并将这些信息在公司内共享，以此提升医护人员与患者及护理者的互动质量。
不仅如此，基因AI还能基于对患者数据的分析，为患者提供个性化消息和建议，预测患者需求。以2型糖尿病患者为例，基因AI驱动的虚拟教练可以与医疗保健提供者（HCP）共同支持患者，推荐健康饮食、鼓励运动、预测治疗反应，帮助患者更好地管理慢性疾病，将患者的失败感转化为积极应对疾病的动力。
在医院信息化建设中，虽然基因AI在医护人员/患者参与度提升方面有诸多应用，但也面临一些挑战。医院内部科室数据发展不平衡，信息化系统与临床业务的粘合度不足，这成为数据孤岛产生的主要原因。此外，缺乏顶层设计和统一网络系统，导致信息资源无法实现互联互通，医院之间的协调难度增大，而且医疗数据还存在异构性问题。这些问题在一定程度上影响了基因AI在提升医护人员/患者参与度方面的全面应用，也凸显了进一步优化医院信息化建设的重要性。
软件开发加速
在基因AI的众多应用方向中，提高软件开发占据着重要地位，53%的人认为其至关重要。未来12 - 18个月内，87%的人坚信基因AI在软件开发领域的作用会更加显著。在各个部门中，IT和软件部门从基因AI中获益最多，其中62%的IT工作者报告获得了显著价值，远超所有行业的平均值。
基因AI对软件开发的助力是多方面的。它能够加快软件开发过程，提升开发效率，尤其适合那些预算有限的公司。在实际应用中，基因AI可以自动创建技术设计，还能将人工智能集成到诊断软件中，提高医院医疗系统的同步性和准确性，为医疗软件开发带来了新的突破。
AI技术在医药行业的研发环节价值巨大，靶点发现效率提升40%，临床试验设计周期缩短30% ，这其中基因AI在软件开发上的助力功不可没。它不仅提高了软件开发的效率，还为医药研发相关软件的功能升级提供了可能，使得研发过程更加高效、精准。
员工体验改善
生命科学公司逐渐意识到，员工技能的培养对于推动创新和普及基因AI至关重要。目前，51%的人将增强员工体验列为首要目标之一，这一比例远高于行业平均水平以及医疗保健领域的相关比例。
在实际操作中，智能员工支持等应用得到了广泛开展。员工体验和人力资源部门在基因AI项目投资回报方面表现亮眼，46%的人报告称从这些举措中获得了“显著价值”，超过了其他部门。默克公司便是一个成功案例，该公司在内部使用类似ChatGPT的工具MyGPT，在确保数据安全、可靠、合规的前提下，提高了工作效率和生产力，还新增了“自带文档”等实用功能。
从行业整体来看，企业对员工体验的重视与基因AI的应用相互促进。随着基因AI在企业中的深入应用，对员工技能提出了新的要求，促使企业更加注重员工的培训与发展，进而提升员工体验；而良好的员工体验又能提高员工对基因AI技术的接受度和应用能力，推动企业更好地利用基因AI实现创新发展。
研发创新突破
精准医学作为一种创新的医疗方法，虽然潜力巨大，但在发展过程中面临着数据收集、成本和隐私等诸多问题。基因AI的出现为精准医学带来了新的转机，它可以生成合成数据，创建患者数字孪生体，在保护患者隐私的同时，有力地推动了以患者为中心的医疗保健发展。
在药物发现和临床试验领域，基因AI也发挥着不可忽视的作用。SoftServe与NVIDIA展开合作，借助人工智能和高性能计算，利用NVIDIA的BioNeMo平台加速药物发现中的AI模型训练和推理。同时，基因AI能够快速分析大量结构化和非结构化数据，帮助制药公司筛选最佳的临床试验参与者，给出有效的干预措施建议，从而提升临床试验的结果。像百时美施贵宝就借助基因人工智能精准医学平台，在药物设计和开发过程中成功发现了免疫和炎症指标候选化合物。越来越多的公司计划投资基因AI用于研发，对其解决研发挑战的信心也在不断增强。
在生物医药区域研发方面，长三角、环渤海、珠三角等城市群展现出明显的优势，CRO企业的数量和分布存在差异，临床CRO业务能力参差不齐。基因AI在这样的研发环境中，为企业提升研发能力、突破研发困境提供了新的途径。通过利用基因AI技术，企业可以更好地整合区域研发资源，提高研发效率，在竞争激烈的生物医药市场中占据优势。
运营效率提升
在生命科学行业，81%的受访者认为基于基因AI的运营效率在未来12 - 18个月将变得更加重要。在临床试验环节，基因AI大显身手，它可以快速找到合适的患者，对大型数据集进行分析，及时发现趋势和不良事件，提前采取行动，大大加快了临床试验速度。
在医学文献综述方面，基因AI改变了传统的搜索和分析方式。它能够理解医学语言的细微差别，提供更精准的搜索结果，自动总结研究成果，并提取重要数据用于分析。不仅如此，基因AI还能检测文献中的偏见，分析引用以提高文献质量，构建知识图谱展示概念之间的联系，检查文档确保合法合规。
在监管合规与医务事务领域，基因AI同样发挥着重要作用。它加快了文件审核速度，改进了风险评估方式，简化了数据管理流程，更高效地审查医学文献，协助医学写作，还能定制患者参与项目，为行业的规范化发展提供了有力支持。
AI技术在生产环节的应用，如设备故障预测准确率达92%，质检流程效率提升55% ，也体现了基因AI对整个生命科学行业运营效率提升的价值。通过在各个运营环节应用基因AI，企业能够更好地优化资源配置，降低成本，提高整体运营效率，增强市场竞争力。
各部门价值收获情况
从各部门来看，医疗保健专业人员/患者体验/服务、市场营销和销售、研发、员工体验等部门从基因AI中收获了较高价值，实现中等或显著价值的部门占比均在89%及以上。不同部门在基因AI应用中的价值体现有所差异，具体如下表所示：
| 部门 | 中等价值占比 | 显著价值占比 |
|---|---|---|
| IT/软件开发 | 24% | 62% |
| 员工体验/人力资源 | 43% | 46% |
| 市场营销和销售 | 50% | 42% |
| 供应链 | 46% | 41% |
| 研究与开发 | 51% | 40% |
| HCP/患者体验/服务 | 55% | 37% |
| CEO/首席执行官办公室 | 49% | 36% |
| 法律与合规 | 51% | 33% |
| 财务 | 44% | 31% |
| 生态系统管理 | 56% | 31% |
| 操作 | 47% | 26% |
结合中国生命科学与医疗行业“全球化与本土化的平衡”这一趋势来看，“在中国，为全球”（C2G）战略兴起，本土企业加速海外扩张，外资企业则通过授权合作强化本土化。数据显示，56%的企业在积极寻求并购/合作目标，65%的外资企业计划增加授权交易。在这种情况下，基因AI在各部门的应用对于企业实现全球化布局和本土化发展具有重要意义。例如在市场营销和销售部门，基因AI可以帮助企业更好地了解不同地区市场需求，制定个性化营销策略；在研发部门，基因AI有助于企业整合全球研发资源，加速创新成果转化。
基因AI应用面临的挑战与应对策略
尽管基因AI在生命科学领域前景广阔，但也面临诸多挑战。在运营价值方面，45%的公司担心未能充分利用基因AI提高运营效率；在研发方面，42%的公司担忧能否利用现有资源在研发中有效执行基因AI。此外，确定试点用例、保障数据安全、完善战略路线图和优化数据策略等，都是亟待解决的问题。
为应对这些挑战，生命科学公司可采取以下策略：专注特定、高价值、低风险的用例，实现商业价值；整合组织资源，围绕新技术整合协同；清理和组织数据，提高数据质量；整合数据源，为基因AI模型提供优质数据；选择经验丰富的技术合作伙伴，如SoftServe，借助其专业知识和资源推动基因AI应用。
在生命科学行业的变革浪潮中，基因AI无疑是关键力量。虽然前行之路充满挑战，但只要把握机遇，合理应对，生命科学公司必将借助基因AI实现创新发展，为患者带来更多福祉。希望本报告汇总解读能为行业从业者提供有益参考，助力大家在基因AI与生命科学融合的道路上稳步前行。
本专题内的参考报告（PDF）目录
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