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01 中國醫(yī)療大健康行業(yè)的宏觀環(huán)境

中國醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)在宏觀環(huán)境因素的影響下迎來巨大變革，持續(xù)考驗醫(yī)療健康企業(yè)的盈利能力和增長能力。從經(jīng)濟環(huán)境看，新冠疫情挑戰(zhàn)了藥械企業(yè)的生產(chǎn)研發(fā)、供應(yīng)鏈穩(wěn)定性，重構(gòu)了企業(yè)的傳統(tǒng)營銷觸達(dá)渠道，重塑了醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)所面對的B端、C端市場的需求觀念，企業(yè)需要改良市場業(yè)務(wù)策略來應(yīng)對變局。

從政策環(huán)境看，政策導(dǎo)向促進了醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)供給端的結(jié)構(gòu)性改革，政府通過出臺DRG診斷改革、常態(tài)化帶量采購等舉措進一步推進醫(yī)?？刭M，鼓勵A(yù)I+醫(yī)療產(chǎn)業(yè)發(fā)展，促使企業(yè)降本增效、驅(qū)動創(chuàng)新。從技術(shù)環(huán)境看，大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)得到了長足發(fā)展，其在醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)豐富的落地應(yīng)用場景為企業(yè)提供了增長的新動力。

從技術(shù)環(huán)境看，大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)得到了長足發(fā)展，人工智能與機器學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)的豐富落地應(yīng)用場景為企業(yè)提供了增長的新動力。醫(yī)療健康市場中量級大、結(jié)構(gòu)多樣性高、增長速度快的數(shù)據(jù)需要依靠人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)進行分析研判以提升價值。AIML技術(shù)與醫(yī)療健康領(lǐng)域的融合不斷加深，以計算機視覺、自然語言處理、機器學(xué)習(xí)等為代表的人工智能子技術(shù)已廣泛滲透在醫(yī)療行業(yè)的各個場景中，成為提升醫(yī)療服務(wù)水平的重要驅(qū)動力。

02 算法驅(qū)動：高級分析在數(shù)字化時代為醫(yī)藥企業(yè)賦能

以人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)為主的高級分析技術(shù)能夠與產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)、流通全流程有機結(jié)合，有效降低各環(huán)節(jié)的不確定性，推動產(chǎn)品全周期降本增效。同時，人工智能技術(shù)與醫(yī)療健康領(lǐng)域的融合不斷加深，AI+醫(yī)療的應(yīng)用場景不斷拓展，人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)能夠為醫(yī)藥企業(yè)開辟新的應(yīng)用場景，釋放新的增長潛力。

人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)能夠為藥械企業(yè)的產(chǎn)品全生命周期帶來變革，幫助企業(yè)降低成本、提高運營效率，助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在藥物發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)，人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)可以基于科學(xué)理論建立算法模型，加速靶點發(fā)現(xiàn)、先導(dǎo)化合物合成與篩選，節(jié)約實驗室開發(fā)環(huán)節(jié)時間；在臨床試驗環(huán)節(jié)，人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)可以分析海量臨床試驗數(shù)據(jù)和患者病歷，根據(jù)臨床試驗要求智能、精準(zhǔn)確定入組患者，從而加速臨床試驗進程；在產(chǎn)品上市階段，人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)可以基于海量數(shù)據(jù)和先進模型獲的迭代算法，提供敏捷的戰(zhàn)略性客戶洞察、精準(zhǔn)的市場規(guī)模預(yù)測、靈活的最優(yōu)觸達(dá)策略設(shè)計。

03 四大角度助力企業(yè)在產(chǎn)品全生命周期降本增效

A 速度領(lǐng)先：人工智能與機器學(xué)習(xí)技術(shù)提升業(yè)務(wù)敏捷性

快速變化的商業(yè)環(huán)境要求企業(yè)能夠高效、快速、全面、實時地收集信息、分析信息，并根據(jù)有價值的分析獲得反饋，及時調(diào)整商業(yè)策略。傳統(tǒng)的商業(yè)分析往往無法滿足企業(yè)應(yīng)對高速變化市場的需求，以做出快速、高效的反應(yīng)；人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)能夠依靠算法實現(xiàn)自動化的數(shù)據(jù)收集、分析，允許企業(yè)做出實時、快速的商業(yè)策略調(diào)整，提升企業(yè)業(yè)務(wù)的敏捷性。

B 精準(zhǔn)決策：人工智能與機器學(xué)習(xí)技術(shù)提高決策精準(zhǔn)度

近年來，隨著醫(yī)療健康市場數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量的顯著提高，人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)在賦能企業(yè)決策流程、提高決策精準(zhǔn)度 方面扮演了越來越重要的角色?；谌斯ぶ悄?、機器學(xué)習(xí)算法的決策輔助流程與醫(yī)學(xué)領(lǐng)域知識的深度結(jié)合，能夠顯著提升疾病診 斷、藥物警戒、醫(yī)學(xué)信息溝通等領(lǐng)域的決策精準(zhǔn)度。

C 便捷擴展:人工智能與機器學(xué)習(xí)技術(shù)提供解決方案可擴展性

中國醫(yī)療大健康市場不斷變化的市場現(xiàn)狀和飛速增長的數(shù)據(jù)量級為企業(yè)進行商業(yè)決策帶來了挑戰(zhàn)。面對復(fù)雜多變的市場，藥械企業(yè)需要頻繁、多次地根據(jù)市場事件對商業(yè)決策進行實時、精準(zhǔn)的調(diào)整。傳統(tǒng)的商業(yè)分析決策往往需要重復(fù)調(diào)用歷史經(jīng)驗完成規(guī)定任務(wù)，可能造成人力資源和決策時間的浪費；而人工智能與機器學(xué)習(xí)技術(shù)在提供敏捷速度、精準(zhǔn)決策之外，還可以大大提高解決方案的可擴展性，允許企業(yè)根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求調(diào)用封裝算法，實現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)、模型的靈活擴展。

D 深度洞察:人工智能與機器學(xué)習(xí)技術(shù)增強決策科學(xué)性

中國醫(yī)療健康市場的持續(xù)發(fā)展帶來了來源豐富、形式多樣、沉淀豐富的數(shù)據(jù)，人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)能夠幫助企業(yè)以前所未有的方式更好地利用和解讀豐富的市場數(shù)據(jù)。利用機器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計模型，企業(yè)可以更加全面、高效地收集、分析、理解數(shù)據(jù)，通過對數(shù)據(jù)的深度挖掘整合，形成對市場和客戶的深刻洞察，實現(xiàn)算法驅(qū)動商業(yè)決策。