破解研发困局：AI与数据如何重塑生命科学未来

全球生命科学行业正站在创新与变革的十字路口，一场由人工智能与大数据驱动的"智变"正在重塑产业格局。面对新药研发周期长、成本高、成功率低的行业痛点，AI技术展现出革命性的突破能力。数据显示，AI能够将临床前研究周期从3-6年压缩至1-2年，年节约研发成本达540亿美元，新药成功率提升至16%。¹

在中国，推进健康中国建设成为国家重要战略方向，资本热浪开始聚焦本土AI制药领域。2024年融资额飙升至85亿元，同比增长62%，反映出产业对技术创新的迫切需求。中国"十四五"规划明确"人工智能+生物医药"专项，2025年七部门联合推出《医药工业数智化转型实施方案》，目标2030年建成41个数智化应用场景与50家转型标杆企业。深圳龙岗区千亿级AI医疗产业集群、北京朝阳区八大专病应用场景开放等实践，正在加速技术临床转化进程，为AI与生命科学的深度融合扫清政策障碍、搭建实践平台。

行业转型的核心挑战在于数据碎片化、分析效率低、决策滞后等问题。以抗生素滥用为例，美国每年因耐药性导致的感染达280万例，死亡超过3.5万人。传统抗菌谱依赖滞后数据，更新周期长达一年，严重制约临床决策效率。

为此，全球体外诊断领导者生物梅里埃（bioMérieux）与SAS（赛仕软件）合作开发了CLARION™云端平台，成功革新了抗菌药物管理实践。通过实时数据分析和动态抗菌谱技术，医生能够通过移动仪表盘获取本地化耐药数据，将抗菌谱生成从原来的3个月缩短到仅需3次点击，极大提升了临床决策效率。

在新冠疫情期间，该平台还实现了疫情报告的自动化生成，为医疗机构节省了50%的人工数据整理时间，同时确保了CDC合规性。目前该解决方案已广泛应用于实验室人员、医生和药剂师等多角色医疗团队，通过任何设备均可访问AI驱动的病原体分析看板。这一创新不仅显著提升了脓毒症等感染的救治效率（研究显示每延迟1小时用药，死亡率增加7.6%），同时在中美等地成功满足了不同监管要求，体现了实时数据分析在遏制耐药危机和实现价值医疗方面的核心价值。²

在生命科学创新的赛道上，时间就是生命，效率就是竞争力，企业全球协作中的信息壁垒也是关键制约因素之一。作为专注神经科学、心血管代谢等领域的全球药企，总部位于比利时的苏威制药业务覆盖荷兰、美、德、日等国，需支持全球 100 多名研究员安全访问临床数据，同时满足 FDA 电子数据合规要求，还需整合外包实验数据。地区信息壁垒、时差延误，导致全球数据收集与结果反馈需数月，严重拖慢了药品研发进度。³

通过引入 SAS 药品开发解决方案，苏威制药实现了以一体化功能支持数据仓库存取、分析与报告，打破地区界限：全球研究员可同步查询相同数据，消除时差影响，数据收集与结果反馈从数月缩至一周；研究结束后能即时完成信息整合，建立集成数据库，为后续研究提供洞察。SAS方案让企业更清晰掌握全球研发动态，加速产品上市、降低成本，助力企业实现真正全球化运作，通过实时数据共享优化决策，轻松管理产品并加快市场投放。

当前，AI与生命科学的融合正在向纵深发展，这场变革的本质是从"经验驱动"转向"数据驱动"，从"疾病治疗"迈向"健康管理"。作为全球人工智能与数据分析领域的领导者， SAS敏锐洞察到行业趋势，积极调整布局，将生命科学定位为中国市场战略重心。

SAS中国区生命科学行业总经理何炜强指出，“中国正加速从‘跟随创新’向‘源头创新’转型，但数据碎片化、分析效率低、决策滞后等问题仍制约着行业发展。SAS深耕中国多年，我们注意到本土生命科学领域对敏捷、合规且可扩展的AI工具需求迫切。”

SAS四十多年来一直坚持自研底层算法，产品力优势巨大，今年推出的SAS Viya生命科学全链条智能支持平台，通过整合AI模型管理、动态数据可视化和端到端分析能力，为临床试验数据管理、药物研发智能决策等环节提供全链条智能支持。

据SAS大中华区首席数据科学家马宁博士介绍，“Viya是SAS在人工智能领域投入10亿美金研发的核心产品，是云原生的一站式数字化解决方案，具有云化、自动化、透明与易用性、开放性、算法不断增强等特点。它覆盖了数据集成、加工、探索分析、机器学习建模、部署和决策应用完整生命周期，能够高效满足生命科学领域从临床前研究到商业化落地的全链条需求，尤其在处理高频、高密度数据时，为全球药企提供稳定、可扩展的智能支持，已经在很多垂直行业取得了应用，成效显著。”

未来十年，AI与生命科学的融合不仅将加速新药上市、降低医疗成本，更将推动人类健康从"被动治疗"走向"主动预防"，这或许才是技术革命最深刻的意义。SAS也将继续依托人工智能、数据分析及统计的力量，为全球医药企业提供智能支持，助力其缩短研究周期、节约研发成本，更好地应对生命科学领域棘手难题。