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AI如何重塑制药行业的未来格局

2025-01-16 15:52:08
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AI制药行业转型培训

制药行业面临的挑战与机遇

在当今快速发展的科技时代,制药行业正面临前所未有的挑战与机遇。随着新技术的不断涌现,企业需要不断适应市场变化,以保持竞争力。其中,人工智能(AI)作为一项颠覆性的技术,正在逐步改变制药行业的游戏规则。传统的药物研发流程往往耗时长、成本高,且成功率低,这使得制药企业在面对日益激烈的市场竞争时倍感压力。因此,了解并利用人工智能的潜力,成为了制药企业必须面对的课题。

【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
wangmingzhe 王明哲 培训咨询

行业需求:突破传统研发瓶颈

制药行业的痛点主要集中在以下几个方面:

  • 高研发成本:传统药物研发的平均成本高达数十亿美元,且研发周期往往长达十年以上。
  • 低成功率:根据统计,只有约10%的研发项目能够成功上市,导致企业在资源的投入上面临巨大的风险。
  • 市场需求变化快:消费者对于药品的需求变化迅速,企业需要快速响应市场,但传统研发模式往往难以适应这一变化。

为了解决这些问题,制药企业亟需采用新技术来优化研发流程,提高效率,降低成本。人工智能在数据分析、模拟实验、精准药物设计等方面的优势,正好为制药行业提供了重要的解决方案。

人工智能如何改变制药行业

人工智能的引入,可以在多个层面上提升制药行业的效率和精准度:

  • 数据分析与处理:AI能够处理海量的生物医学数据,从中提取有价值的信息,辅助科学家在药物研发的早期阶段做出更明智的决策。
  • 精准药物设计:通过机器学习和深度学习算法,AI可以帮助研发人员设计出更具针对性的药物分子,提高研发成功率。
  • 临床试验优化:AI可以帮助识别适合的临床试验人群,优化试验设计,从而缩短临床试验的周期,提高整体效率。

例如,AlphaFold作为一项突破性的技术,能够通过深度学习预测蛋白质的三维结构,极大地推动了药物研发的进程。通过理解蛋白质的结构,科学家能够更好地设计与之结合的药物分子,从而提高研发成功率。

课程内容与核心价值

面对制药行业的这些挑战与机遇,相关课程的设计旨在帮助制药企业的中高层管理者深入理解人工智能在制药过程中的应用及其潜在价值:

  • 人工智能的底层原理:课程将帮助学员理解AI的基本原理和方法,包括逻辑固化和知识抽取等核心理念。这些知识将使管理者能够更好地评估和应用AI技术。
  • 行业发展的阶段回顾:通过分析AI制药的起源及其发展阶段,学员将对行业的未来趋势有更清晰的认识,帮助企业制定合理的战略规划。
  • 数字化转型思维框架:课程将介绍数字化转型的顶层思维,帮助企业梳理出适合自身的数字化转型路径,提升整体运营效率。

通过以上内容的学习,企业管理者将能够掌握将人工智能技术有效应用于药物研发过程中的思维框架与实践方法,从而在行业中保持竞争力。

实用性与操作性

课程的设计不仅注重理论知识的传授,更强调实际操作的可行性。通过真实案例的分享,学员将能够看到AI在制药行业中的成功应用,从而激发企业的创新思维。此外,课程中还设置了丰富的互动环节,让学员在实践中加深理解,提升参与感。

例如,课程中将通过“精益思维”的概念,帮助学员梳理业务流程,发现数字化转型的切入点。通过小组讨论,学员可以分享各自的经验与见解,从而集思广益,寻找最佳解决方案。

总结

制药行业正处于一个快速变化的时代,人工智能的引入为企业带来了前所未有的机遇。在这样的背景下,相关课程的学习不仅能够帮助企业管理者全面了解AI技术的应用,掌握数字化转型的思维框架,更能为企业在竞争激烈的市场环境中找到一条适合自身的发展道路。

通过深入学习和实践,企业将能够更有效地应对当前的挑战,抓住行业发展的新机遇,实现自身的数字化转型与业务升级。最终,企业将能够在新时代的制药行业中占据有利位置,推动行业的持续创新与发展。

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