数字化转型框架:构建未来制药行业的基石
在当今快速发展的科技时代,数字化转型已成为各行业,尤其是制药行业,面临的一项重要课题。以AlphaFold为代表的人工智能技术正在通过革命性的方式改变制药行业的游戏规则。如何理解数字化转型的框架,并将其与AI在制药领域的应用结合起来,成为了制药企业中高层管理者必须面对的挑战。
【课程背景】阿尔法狗有个亲弟弟“AlphaFlod”自其出现至今已经引发了超千亿级别的经济交割,《nature》对其的评价是“It will change everything”,即作为人工智能目前最尖端的应用的AlphaFold,将会彻底改变制药行业的游戏规则。如何具象且清晰的理解人工智能这一概念?AlphaFold背后的AI底层原理是什么?AlphaFold为何能够彻底改变制药领域的游戏规则?从AlphaFold诞生至今,AI制药领域经历过了哪些发展阶段?国内外AI制药的版图如何?结合数字化转型的大趋势来看,传统制药企业的出路在哪?所有问题的答案将在课上揭晓!【课程收益】理解人工智能的2大底层原理和5大底层套路理解AlphaFold为何能够改变制药领域游戏规则了解国内外AI制药版图掌握1套思维框架,将所有数字化转型技术串联起来展望数字化转型趋势下,传统药企的未来出路【课程特色】够专业,内容前沿且正确;讲俗话,将复杂技术具象清晰有趣化;重互动,巧妙设计提升参与感;能落地,反复验证的方法及真实案例。【课程对象】制药领域中高层管理者。【课程时间】0.5天(6小时/天)【课程大纲】一、智能化的底层原理1、人工智能的2大底层原理逻辑固化:师傅“教”徒弟知识抽取:师傅“带”徒弟案例:预测男生是否会受女生欢迎2、人工智能的6大底层套路X-Ypairs:知识抽取Y→X:生成万物X1-X2 pairs:推荐匹配X only:聚类算法Y only:超越人类Dot & Line:知识图谱人工智能发展的终点案例:百度智能客服,谷歌药物预测系统,淘宝推荐系统,清华数字虚拟人,谷歌核聚变控制系统,美军自动驾驶战机3、人工智能的6步落地法价值驱动 or 数据驱动机器学习 ≠ 江湖算命数据模型 VS 机理模型大数据 ∪ 深度学习行业专家 || 客观事实行政可行 ≈ 最大门槛案例:产线良品率提升,大型工程机械故障预测,工业智能无损检测,自动驾驶系统,AI量化交易-年化收益率1000%二、AI制药大揭秘AlphaFold揭秘X-Ypairs套路在AlphaFold中的应用AlphaFold具体能做什么AlphaFold证明了什么可能性核心规则改变:从“试错”到“试对”AlphaFold的限制条件是什么?2、AI制药发展阶段回顾AI制药的起源资本狂欢阶段挤泡沫的冷静期后续是否还会再次循环?3、AI制药版图揭秘国外AI制药版图揭秘国外AI制药版图揭秘深扒明星企业的底细--谁在裸泳AI制药公司未来走向展望三、数字化的顶层思维1、数字化概念导入从十四五规划看数字经济数字经济的核心:数字化转型和数据要素数字化转型:数字化是业务和IT的深入融合概念导入小互动:如果你在跟心仪的女神约会…2、数字化顶层思维框架精益思维:梳理业务,发现数字化入手点编程思维:掌握计算机的语言,提升数字化项目成功率数据思维:让数据产生价值,展望数字化转型的终局案例:精益趣解-“一个强迫症和控制狂的发病史”,从“月晕”中掌握数据思维。小互动:在指路问路中掌握编程思维3、我们应该关注哪些数字化技术基础设施:解除计算机的能力封印数据应用:搬金砖VS挖金矿案例:谷歌云计算,华为5G,某外贸公司营收预测4、数字化转型有哪三个必经阶段Digitization:无纸化Digitalization:高效化Digital transformation:无人化每个阶段的关键技术以及数字化的决胜技术案例:人员绩效智能评估系统5、数字化转型的两大核心半场信息化:固化流程/信息流转/数据积累人工智能:找准价值“点”/匹配“针”对性技术案例:从顶尖运动员看企业数字化转型之路四、传统药企路在何方1、AI制药会如何重塑未来格局制药领域竞争格局短期(五年内)展望制药领域竞争格局中期(十年后)展望制药领域发展终局展望2、传统药企的竞争优势政策优势渠道优势数据优势业务理解优势3、给传统药企的忠告和建议数智化转型为何势在必行转型成败不在技术而在核心流程/机构重塑转型关键在于培养既懂业务又懂AI的交叉人才数智化转型的关键资源是什么数智化转型的成功模板是什么
一、智能化的底层原理
人工智能的底层原理是理解其运作机制的关键。课程中强调了两大底层原理:逻辑固化和知识抽取。
1. 人工智能的两大底层原理
- 逻辑固化:这一原理类似于师傅“教”徒弟,通过固化的逻辑规则来传递知识。
- 知识抽取:师傅“带”徒弟,通过案例学习和实践来提取有用的信息。
例如,在社交场景中,预测男生是否会受到女生欢迎,可以通过分析过往的数据和行为模式,来建立一个有效的预测模型。这种方法在制药行业同样适用,通过对药物研发过程中的历史数据进行深入分析,提取出有价值的信息,从而支持决策。
2. 人工智能的六大底层套路
理解这些套路能够帮助我们更好地应用人工智能技术:
- X-Y pairs:知识抽取,通过关联性分析找出关系。
- Y→X:生成万物,构建模型来预测未来。
- X1-X2 pairs:推荐匹配,基于用户需求进行个性化推荐。
- X only:聚类算法,识别数据中的自然分类。
- Y only:超越人类的能力,通过先进算法实现超越人类的决策水平。
- Dot & Line:知识图谱,将信息可视化,帮助理解复杂关系。
这些套路在实际应用中,能够帮助制药企业在研发过程中更有效地进行数据分析和决策支持,提高研发效率和成功率。
3. 人工智能的六步落地法
将人工智能技术落地,有几个关键步骤:
- 价值驱动或数据驱动:明确项目的驱动因素,是基于业务的价值还是数据的驱动。
- 机器学习与数据模型:理解机器学习并不等同于简单的数据分析,而是基于数据建立模型。
- 大数据和深度学习:结合行业专家的知识和客观事实进行深入分析。
- 行政可行性:考虑实施过程中的行政和技术可行性。
这一系列步骤的成功实施,能够为制药企业在数字化转型过程中打下坚实的基础。
二、AI制药大揭秘
1. AlphaFold的应用与核心规则
在AI制药的背景下,AlphaFold的出现无疑是一个里程碑。AlphaFold利用X-Y pairs的套路实现了对蛋白质结构的精准预测,从而为药物研发提供了强大的支持。
- AlphaFold能做什么:通过预测蛋白质的折叠结构,为新药的设计提供了科学依据。
- 核心规则改变:传统药物研发常常依赖“试错”方法,而AlphaFold的出现使得这一过程转变为更加科学的“试对”。
- 限制条件:尽管AlphaFold在蛋白质预测方面表现优异,但仍然存在一些局限性,比如对复杂蛋白质的预测效果不佳。
2. AI制药的发展阶段
AI制药经历了多个发展阶段:
- 起源阶段:早期的AI应用以简单的计算和数据分析为主。
- 资本狂欢阶段:随着技术的发展,投资不断涌入,推动了行业的快速发展。
- 冷静期:在经历过热之后,行业开始反思,挤出泡沫,重新审视AI在制药中的作用。
未来,AI制药将继续向更高层次发展,吸引更多的投资和技术创新。
3. AI制药版图揭秘
国内外的AI制药版图正在快速变化,许多明星企业正在崭露头角。通过分析这些企业的成功经验,可以为传统制药企业的转型提供借鉴。
三、数字化的顶层思维
1. 数字化概念导入
数字化转型不仅是技术的升级,更是业务和IT的深入融合。通过对十四五规划的解读,我们可以看到数字经济的核心在于数字化转型和数据要素的结合。
2. 数字化顶层思维框架
在数字化转型过程中,企业需要建立精益思维、编程思维和数据思维:
- 精益思维:梳理业务流程,寻找数字化的切入点。
- 编程思维:掌握计算机语言,提高项目的成功率。
- 数据思维:利用数据创造价值,为决策提供支持。
3. 关注的数字化技术
数字化转型需要关注基础设施建设和数据应用:
- 基础设施:提升计算机能力,推动云计算和大数据的发展。
- 数据应用:通过数据挖掘和分析,实现价值的提升。
4. 数字化转型的三个必经阶段
在数字化转型过程中,企业需要经历以下三个阶段:
- Digitization:实现无纸化办公,提升效率。
- Digitalization:通过数字技术提高业务效率。
- Digital transformation:实现无人化,全面提升竞争力。
5. 数字化转型的两大核心
数字化转型的成功与否,在于信息化的半场与人工智能的结合。通过找准价值“点”和匹配“针”,实现技术的有效应用。
四、传统药企路在何方
1. AI制药重塑未来格局
AI的引入将重塑制药行业的竞争格局,短期内,企业需要适应新的市场环境;而中期和长期的发展则更依赖于技术的不断创新和应用。
2. 传统药企的竞争优势
在新的市场环境中,传统药企需充分发挥自身的优势,包括政策、渠道、数据和业务理解能力,以应对变革带来的挑战。
3. 忠告与建议
对于传统药企而言,数智化转型势在必行。转型的成功不仅仅依赖于技术,更在于核心流程和机构的重塑。企业需要培养既懂业务又懂AI的交叉人才,以确保转型的顺利进行。
结语
数字化转型框架为制药行业的未来发展提供了清晰的方向。通过深入理解人工智能的底层原理、AI制药的发展阶段以及数字化转型的顶层思维,企业能够更好地制定战略,迎接未来的挑战。在这个快速变化的时代,只有不断创新、与时俱进的制药企业,才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
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