北京同仁堂股份公司大興分廠中成藥制藥流水線。新華社記者 李 欣攝

江蘇省連雲港市一家醫藥包裝生産企業，工人在車間生産線上忙碌。 王 春攝（新華社發）

  工業和信息化部等7部門日前聯合印發《醫藥工業數智化轉型實施方案（2025—2030年）》（以下簡稱《實施方案》），提出以全産業鏈協調發展為主線，以數智化改造為主攻方向，以場景應用為牽引，統籌提升醫藥工業數智化發展和智慧監管水平，以場景化、圖譜化方式推進醫藥工業高端化、智能化、綠色化、融合化發展。

  工業和信息化部消費品工業司相關負責人介紹，《實施方案》提出兩步走發展目標，到2027年，醫藥工業數智化轉型取得重要進展，以數智技術驅動的醫藥全産業鏈競爭力和全生命周期質量管理水平顯著提升；到2030年，規上醫藥工業企業基本實現數智化轉型全覆蓋，數智技術融合創新能力大幅提升，醫藥工業全鏈條數據體系進一步完善，醫藥工業數智化轉型生態體系進一步健全。

  專家認為，《實施方案》為醫藥工業數智化轉型指明前進方向，規劃實施路徑，將引領行業深入推進人工智能賦能新型工業化，提升藥品質量安全水平、發展新質生産力、構築國際競爭新優勢。

  推動行業提質升級

  醫藥工業高質量發展是推進新型工業化和建設製造強國的重要任務，是實施健康中國戰略的重要支撐。當前，新一代信息技術與醫藥産業鏈深度融合，數智技術已成為推動醫藥工業持續創新和提質升級的關鍵因素。數智化轉型不僅是提升效率、降低成本、增強企業競爭力的重要途徑，更是實現醫藥工業高質量發展的必由之路。

  中國信息通信研究院院長余曉暉&&，醫藥工業數智化轉型是行業高質量發展的核心引擎。當前，醫藥工業正面臨從規模擴張向質量提升的關鍵轉型期，人工智能、大數據、雲計算等數智技術正引領醫藥工業向更高質量、更高效率方向發展，新技術貫穿醫藥産品研發設計、生産製造、營銷服務、運營管理全流程，推動行業應用走深向實，實現全鏈條智能化升級。

  例如，英矽智能利用人工智能藥物發現&&提名22款臨床前候選藥物，其中10款獲批臨床試驗許可，改變藥物研發傳統範式；揚子江藥業積極探索醫藥智能製造場景，通過建設智能中藥生産線實現生産效率提升28%，入選首批國家卓越級智能工廠。實踐表明，數智化作為關鍵驅動因素，正在重塑産業競爭力，為醫藥行業高質量發展注入強勁動力。

  近年來，國家先後&&《“十四五”醫藥工業發展規劃》《醫藥工業高質量發展行動計劃（2023—2025年）》等，重點部署數智技術在醫藥工業領域的轉化應用。在政策支持和引導下，我國醫藥産業快速發展，已成為全球第一大原料藥出口國、第二大藥品和醫療器械消費市場以及重要的藥品研發服務貿易出口國，擁有數智化發展所需的海量數據資源和豐富應用場景。推進數智化轉型，加速醫藥工業與人工智能等前沿技術深度融合，將助力我國在全球醫藥科技競爭中搶佔先機，推動醫藥産業向高端化、智能化、國際化邁進。

  “醫藥工業數智化轉型也是守護人民健康的堅實保障。”余曉暉分析，藥品安全直接關係人民群眾的生命健康，數智化轉型為藥品全生命周期管理提供了強有力的技術支撐。通過電子批記錄、全程追溯系統等數智化手段，企業能夠實現精準控制生産過程和實時監控質量數據。數智化轉型推動智慧監管能力提升。通過數字化監管&&，監管部門實現了對疫苗、血液製品等産品的全流程追溯和實時監控，顯著提升了監管效率和精準度。例如，雲南省藥品監督管理局通過搭建雲南省中藥全産業鏈追溯協同&&，實現中藥産品全産業鏈信息追溯，加強了産品質量管理。

  強化數據要素整合

  近年來，以人工智能為代表的新一代信息技術與醫藥研發的融合日益深入，為我國醫藥工業進一步實現數智化轉型帶來新機遇。但醫藥工業在數智化發展過程中仍面臨頂層設計和協調引導不夠完整、企業主動轉型能力不足、支撐服務體系有待完善等問題。

  中國工程院院士董家鴻分析，當前醫藥行業數智化轉型已取得階段性成效，實現了對研發、生産、臨床及大健康領域數據的初步整合，為藥物靶點識別、分子設計、生産工藝優化提供了基礎數據支撐。

  但依然存在一些問題，包括數據要素價值釋放不足，醫療機構、藥企和科研機構數據共享機制不完善，“數據孤島”問題突出；醫療數據標準化程度不足，格式和權限管理不統一，難以實現跨機構有效協同；複合型人才短缺，既懂臨床需求又熟悉數智技術的專業團隊不足，制約了數智技術落地效率。為此，需進一步加強數據標準化建設，推動臨床與産業協同研發，並強化人才培養。

  《實施方案》重點圍繞數智化發展基礎建設、數智化轉型推廣、支撐服務體系建設3個方面提出了到2027年的具體指標：一是突破一批醫藥工業數智化關鍵技術，制定修訂30項以上醫藥工業數智技術標準，在智能制藥設備、檢測儀器和制藥工業軟體等領域研發推廣100款以上高性能産品；二是打造100個以上醫藥工業數智技術應用典型場景，建成100個以上數智藥械工廠，建設50家以上具有引領性的數智化轉型卓越企業，推動打造5個醫藥數智化轉型卓越園區；三是建設醫藥工業數智化轉型促進中心及分中心，建設10個以上醫藥大模型創新&&、數智技術應用驗證與中試&&，培育30家以上醫藥工業數智化轉型卓越服務商。

  董家鴻認為，《實施方案》強化數據要素整合，明確鼓勵醫藥企業、醫療機構、科研院所共建醫藥大數據&&，形成高質量數據集，並推動數據分類分級管理、制定産權規則，為精準醫療和藥物研發提供底層支持。聚焦實際臨床痛點設計典型場景，如藥物警戒數智化系統通過人工智能技術優化不良反應監測，提升了用藥安全性。強調標準引領和質量保障，提出制定修訂30項以上數智技術標準，確保數智技術與藥品質量管理深度融合。

  構建完整産業生態

  《實施方案》在4個方面部署了14項重點任務：一是在數智技術賦能行動方面，加強醫藥工業數智産品研發應用，整合釋放醫藥數據要素價值，改造升級信息基礎設施，深化人工智能賦能應用；二是在數智轉型推廣行動方面，推廣典型數智技術應用卓越場景，培育數智化轉型卓越企業，建設數智化醫藥産業園區；三是在數智服務體系建設行動方面，強化標準引領，加強質量支撐，培育創新載體，壯大服務隊伍；四是在數智監管提升行動方面，探索智慧監管新模式，創新智慧監管新工具，研究智慧監管新方法。

  余曉暉&&，這四大專項行動將整體提升我國醫藥工業數智化轉型能力水平，構建完整産業生態。

  比如，《實施方案》布局了推廣典型數智技術應用卓越場景、培育數智化轉型卓越企業、建設數智化醫藥産業園區3項工作任務，共同築牢數智化轉型産業基礎。卓越場景、卓越企業、醫藥産業園區作為三類典型的推廣單元，具有一定的代表性和示範效應：卓越場景是數智化轉型的實踐載體，推動醫藥企業與信息技術企業聯合打造智能化解決方案；卓越企業是數智化轉型的引領者，有助於形成企業競爭優勢，也為行業提供成功的轉型經驗；數智化醫藥産業園區是數智化轉型的集聚&&，通過為企業提供更加高效的服務，推動産業集群式發展。

  “數智轉型推廣行動聚焦産業急需領域，目的在於打造智能臨床研究協同、大規模可定制柔性中試生産等應用場景落地。”董家鴻説。

  余曉暉分析，《實施方案》布局了強化標準引領、加強質量支撐、培育創新載體、壯大服務隊伍4項工作任務，將共同助力數智化轉型支撐體系整體升級。標準體系能為企業提供轉型路徑和規範依據；質量支撐能保證醫藥産品可靠性和安全性；創新載體能促進數智技術成果快速轉化，加速産業應用落地；醫藥工業數智化轉型促進中心能全方位支撐醫藥企業轉型需求，是實現行業全面數字化轉型的必要保障。（記者 黃鑫）