生物制药AI进展与数据就绪挑战调查报告

调查背景

某技术公司对30余家科学驱动型企业的科学家和信息专家开展数据就绪度调研，揭示人工智能和机器学习在研发、制造及临床价值链中投资加速与数据管理挑战并存的现状。

核心发现

投资与信心失衡

近三分之二机构已在价值链部署AI/ML投资，但仅32%受访者对其公司利用科学数据支持AI计划的能力表示高度自信。

数据获取困境

70%受访者认为AI项目所需数据获取"困难"或"较为困难"，数据存储和元数据缺乏统一规范成为主要瓶颈。

三大核心障碍

1. 数据孤岛：近半数机构表示从实验室仪器集成数据管道"较为困难"，老旧基础设施和标准缺失阻碍数据交换
2. 自动化缺口：虽然数据自动采集在增长，26%仍主要依赖手动处理，10%完全未实现自动化
3. 标准采纳不足：仅39%机构采用标准化数据格式和本体，同等比例机构持否定或不确定态度

HPC环境管理漏洞

现有数据管理系统（如电子实验记录本）无法有效处理复杂分析产生的PB级非结构化数据，HPC系统中间处理阶段支持薄弱。

应用现状

研发领域领先

AI应用集中在研发（32%）与开发（27%），临床、制造和精准医疗领域关注度上升。39%机构实现中等程度AI应用，26%处于初步阶段。

实施策略

机构更倾向采用针对性增量式AI部署而非颠覆性改造。某首席科学官指出："真正价值在于将AI/ML整合到全价值链常规工作流中"。

关键挑战

• 数据质量问题（27%）
• 数据隐私顾虑（23%）
• 实验室仪器集成困难（21%）

生成式AI兴起加剧隐私担忧，促使多数机构开发内部解决方案以控制专有数据。

效益认知

受访者认为AI主要价值体现在：

• 加速科学发现
• 提升效率与成本节约
• 增强科学洞察力

尽管改善患者疗效应是终极目标，但调查显示中间效益（缩短研究周期、优化流程、数据驱动洞察）被视为实现最终目标的关键阶梯。

未来展望

报告强调数据标准化和实验室仪器间无缝数据交换是实现AI潜力的关键，指出："当前可称为'数据管理时代'，最终将导向'AI时代'"。投资稳健数据基础设施、跨职能协作和针对性AI应用的机构将最具竞争优势。