人工智能在生命科学商业化中的应用白皮书：来自2025年商业领袖调查的战略洞察与实践建议

AI在生命科学领域的商业化应用

核心观点与关键数据
人工智能（AI）已成为生命科学领域商业化的关键组成部分，推动企业资源分配、客户互动和增长模式的变革。IQVIA对107位高级商业领导者的调查揭示了AI从实验到执行的快速转变：

• 超过80%的组织已超越试点阶段，其中超过三分之一的组织自称为“AI先进”企业，这些企业已广泛采用AI技术，并拥有明确的战略和持续优化机制。
• AI投资持续增长，近半数企业将超过20%的商业预算投入AI，另有四分之一投资11%-20%。58%的领导者报告在一年内实现AI项目2倍投资回报率，其中7%达到3倍或更高。

AI应用现状与挑战

• 商业功能影响：IT和数据运营部门在AI应用中领先，而销售与市场营销部门战略重要性高但执行滞后，价值与准入及合规部门也存在类似问题。
• 扩展障碍：数据隐私、遗留系统和技术人才短缺是主要挑战，其中36%的组织表示数据“大部分不足”或仅“适度充足”，凸显数据准备不足问题。
• 数据瓶颈：尽管数据来源多样（如CRM、处方记录、市场数据等），但数据孤岛和结构不一致限制了AI应用价值。

合作与战略模式

• 89%的组织与外部供应商共同开发AI解决方案，其中64%倾向于大型成熟供应商，61%由高层集中决策。
• 合作模式从供应商监督转向整合交付，包括联合治理（55%）、绩效挂钩合同（38%）和共同投资（7%）。

未来趋势与行动建议

• AI应用将从单一工具转向跨功能集成系统，重点关注实时供应链调整、患者支持自动化和智能分析。
• 成功扩展AI的六项关键行动：组建跨职能AI团队、制定企业级AI战略、强化数据基础、嵌入合规机制、与伙伴共担风险、聚焦价值迁移领域。

结论
AI已从“可选项”变为生命科学商业化的“必需品”，但实现其价值需战略清晰、运营准备和合作共赢。领先企业通过将AI融入核心战略、建立敏捷团队和信任伙伴关系，将定义行业增长新格局。