——科学选型比追逐技术热点更重要

在生成式人工智能重塑全球医药产业格局的当下，药企正站在一个关键十字路口：一边是AI驱动研发效率跃升、营销精准化、生产智能化的巨大潜力；另一边，则是技术泡沫、落地失败与合规风险的真实挑战。

据德勤中国生命科学行业主管合伙人孙晓臻预测，到2025年，中国AI医疗市场规模将突破200亿元，2030年有望迈过千亿元大关，复合年增长率高达43.2%。然而，市场繁荣背后，一个更根本的问题浮出水面：面对琳琅满目的AI供应商，药企究竟该如何科学选型？

答案或许不在“谁的技术最前沿”，而在于“谁的方案最适配”。近日，业内专家提出一套五维评估体系，旨在帮助药企从“技术崇拜”转向“价值导向”，构建理性、可操作的AI选型框架。

一、五维评估模型：从单一指标走向系统判断

传统的AI选型往往聚焦于算法精度或算力规模，但在高度监管、流程复杂、周期漫长的制药行业，这种思路已显不足。基于对数十家药企及AI服务商的深度调研，一套权重分明的五维评估模型逐渐成为行业共识：

这一模型强调：AI不是万能工具，而是嵌入业务流程的“智能协作者”。唯有五维协同，才能确保AI真正“用得上、跑得稳、见实效”。

二、医学准确性：AI的生命线，不容妥协

在药物研发与临床决策中，0.1%的误差可能意味着100%的失败。因此，医学准确性被置于评估体系首位，权重高达30%。

这不仅关乎模型是否“聪明”，更取决于其底层逻辑是否建立在高质量、合规、可溯源的医学数据之上。例如，某些AI平台虽宣称具备靶点预测能力，但若训练数据来自未经验证的公开数据库，其输出结果便难以通过内部科学评审，更遑论用于IND申报。

真正的医学准确性，需贯穿AI全生命周期：从数据清洗、模型训练、结果解释，到人工复核与持续校准。任何跳过这一闭环的“黑箱式”AI，都可能成为药企的风险源而非加速器。

三、营销理解力：从数据洞察到商业行动

药企的营销场景极为特殊——受政策强监管、客户高度专业化、推广路径复杂。AI若仅具备通用数据分析能力，很难穿透行业壁垒。

优秀的AI营销解决方案，应能整合处方行为、医药政策、医生画像、患者画像、营销策略等多维数据，并在此基础上实现三层跃迁：

1.描述现状：如某区域某药品的渗透率变化；

2.解释原因：识别影响处方的关键因素（如KOL带动、竞品进院）；

3.指导行动：生成可执行建议，如“优先覆盖A市三甲医院B科室的C医生”。

以中康科技推出的“天宫一号商用智能体”为例，其底层大模型“卓睦鸟”在近期的MedBench评测中，于“医学语言理解”项目以123分大幅领先GPT-4o（71.8分）。这一成绩的背后，是其18年沉淀的覆盖药品、患者、医生、机构与支付方的全链路真实世界数据池。AI的洞察力，终究源于对行业的深度扎根。

四、行业经验：隐性知识决定落地成败

制药行业存在大量“只可意会”的隐性规则——从临床试验设计中的伦理考量，到市场准入中的地方医保谈判策略。这些知识无法通过通用大模型习得，必须依赖长期行业浸润。

因此，评估AI供应商时，成功案例比技术白皮书更有说服力。例如，中康科技的AI版块已服务于多家肿瘤专科医院、美年大健康等大型健康机构，并在真实业务场景中完成规模化验证，其可靠性远高于仅有实验室演示的初创团队。

此外，供应商是否拥有兼具医药背景与AI工程能力的复合型团队，也是关键指标。纯技术公司易陷入“为AI而AI”的陷阱，而懂药的AI团队，才能把算法转化为可执行的研发或营销策略。

五、技术成熟度与服务模式：保障可持续价值

再先进的AI，若无法稳定运行或难以集成，终将沦为“数字摆设”。

技术成熟度体现在三个层面：

场景适配：是否针对中国药企的审批流程、市场结构进行本地化优化？

实用性：业务人员能否通过低代码界面自主配置营销旅程，无需IT反复介入？

稳定性：系统能否在高并发、多终端环境下持续可用？

而在服务模式上，药企需权衡部署方式（本地化 vs SaaS）、实施周期（能否3个月内交付Quick Win）以及长期合作机制（是否支持模型持续迭代、IP归属清晰）。

融合、精准、重构——AI选型的新范式

正如德勤所言，未来三年AI医疗的关键词是融合、精准、重构。药企的AI战略，不应是盲目追逐大模型参数或融资新闻，而应回归本质：解决真问题、创造真价值、守住真底线。

五维评估体系的价值，正在于此——它像一张“AI处方”，提醒企业：一味追求“技术猛药”可能适得其反，唯有五味调和、因病施治，方能真正激活AI的变革潜能。

在这场AI与医药的深度融合中，选对伙伴，比跑得更快更重要。

免责声明：市场有风险，选择需谨慎！此文仅供参考，不作买卖依据。