医药行业长期面临研发周期长、成本高、失败率高以及合规要求复杂等结构性挑战。随着生成式人工智能技术的快速发展，行业的创新范式正经历深刻变革，推动全产业链效率的系统性提升。与此同时，企业内部的工作流程也亟需自下而上地进行整体重构，以适应新型工作模式的演进趋势。本文将聚焦人工智能在医药产业链四大核心环节——药物发现、临床试验、商业化及医学事务中所带来的效率优化，并进一步探讨企业在AI时代如何实现组织适应性转型，通过让AI学习员工的工作范式、构建AI嵌入式团队，最终打造全工作流程与人工智能深度融合的AI原生型组织。
AI提升效率的巨大潜力
生成式AI的迅猛发展正在深刻改变医药行业全产业链的工作方式。根据广泛的案例与调研，IQVIA系统梳理了人工智能在各关键环节中可实现的显著效率提升。
图1：广泛的案例证明AI在产业各个阶段都可以带来巨大的效率提升
新药发现阶段
在药物发现阶段，AI可以在致病机制分析过程中，大幅缩短文献病例分析与医学影像识别所需的时间，并基于对致病机制的分析，推演药物所需的生物化学特性，生成潜在的分子结构，从而将新药发现周期平均缩短约三分之一。同时，针对候选药物，可通过数字化模拟手段初步评估其药理特性，降低实体试验失败率，进而减少临床前研究成本，预计可节约相关支出约40%。
临床试验阶段
在临床试验启动阶段的患者招募过程中，不同医院针对各类项目的潜在入组速度存在显著差异，且各国监管法规的复杂性进一步加大了跨区域多中心临床试验中研究机构遴选的难度。AI可通过系统分析各医疗机构的历史临床试验数据、临床诊疗记录以及各地法规要求，在该环节提供有力支持，使患者招募效率提升超过10%。
在临床试验过程中的数据处理环节，AI自动化流程可通过减少数据的录入与统计分析中的人工操作而大大提高效率。在处理复杂数据集时，其准确率可超过95%，同时将处理时间缩短60%。
在临床试验报告的撰写方面，以往数百页的报告通常需要约3至4个月的时间完成撰写与修订工作；而借助AI专业撰写与审核工具，可以在保证极高准确率的同时，使整个报告的完成时间缩短50%。
商业化阶段
AI在商业化阶段可以被用于汇总整理多来源数据，比如市场调研数据库、公司各部门数据、消费者市场反馈等，形成实时数据洞察，并推荐优化的宣传策略，协助更快触达更广泛的患者人群，助力释放5%-10%的营收增量。
在营销设计中，医药公司可以利用AI快速生成多种营销物料方案以及设计草稿，大幅压缩设计时间；并且根据企业素材库进行快速调整，以满足地方个性化宣传与合规要求，将设计所需时长缩减60%。
医学事务阶段
医学事务专家在工作中常常面对繁复的医学文章写作和复杂的合规文件填写，AI可以助力快速完成这些案头工作，以释放更多时间用于有直接产出的工作，如与关键医疗人员沟通等。AI在医学文献的总结、分析、撰写方面的应用目前已相对成熟，可以节省约30%的文章写作时间。同时在合规方面，可以实时汇总全球合规政策要求，帮助公司识别合规风险，填写不同国家的合规文件，加速合规文件提交约40%。
AI原生团队的构建
AI提升医药行业工作效率方面虽具潜力，但其实际应用成效在不同企业间的差异较为显著。那些将AI全面融入工作流程与组织架构的团队，有望在人效上与传统公司拉开差距，显著提升其竞争力。这样的新型团队形式，被称之为AI原生组织。下文将简要介绍AI原生组织的概念，并展示向AI原生组织转型的阶段。
如何定义AI原生组织？如果以互联网类比，当下的公司基本都符合互联网原生组织，其具有以下特点：
- 员工会在需要时使用电话和互联网，以尽可能高效地完成工作；
- 公司制定正确使用互联网技术的规定（例如，不得将公司机密数据放到公网上），为所有员工提供部分互联网工具，也允许员工自行选择其他工具；
- 员工拥有使用互联网工具的技能，并可以显著提高生产力。
同理，在AI原生组织中，业务的各个层级和各个方面都无缝融入AI，并配套建立相应的AI应用规范体系。员工自行决定何时以及如何使用AI，并能用它们提高生产力。基于这些要求，我们可以将AI原生组织的搭建，划分为5个阶段：
- Lv.0：员工在任何工作上都不使用AI
- Lv.1：员工使用各种通用AI工具完成工作，并手动咨询AI以获取信息
- Lv.2：在员工工作过程中，AI提供工作辅助，并学习员工工作方法
- Lv.3：AI留存员工经验，形成针对特定任务的定制化AI智能体
- Lv.4：各AI工具串联为智能工作流，由管理AI协调任务划分，并由人类在关键节点提供审核与调整
目前多数组织对于AI工具的运用仍处在第一阶段，向AI原生组织第二阶段的转型，依赖于开展AI对员工工作范式全方位的学习，通过学习过往的邮件、聊天记录、工作文件、SOP、以及会议记录等，汇总特定岗位所涉及的工作范式。这样原本依赖于人类判断的任务也可以由AI提供执行辅助，同时目前由于员工离职而导致的经验流失，也会随着AI对于人类工作范式的学习而留存，并赋能第三阶段人与AI的紧密协作。
向AI原生组织第四阶段的转型，首先需要AI彻底融入工作流程。AI与人类在工作中各有优势，AI擅长概括文本、处理数据、生成代码等具体任务执行；而人类更擅长通过监测工作流程中的关键节点，判断AI是否因训练数据缺失或幻觉等因素产生误差，并阻止误差随着工作流延长而扩大。如图2所示，假设AI工具在每一个工作任务上可以实现90%的正确率，那延长至五个环节的工作，整体正确率会有显著的损耗，人类监督是解决这个问题的关键。
图2：AI的独立工作，会随着工作流延长而放大错误率，人类监督必不可少
因此AI与人类的专业分工与紧密协作至关重要，AI原生组织不应该追求优先使用AI，而是以实际任务为导向，在AI擅长的领域，使用适合的AI智能体；同时在工作流的关键节点保持人类员工的监督，在提升效率、降低成本的同时，保证工作流程的高准确率。
完整实现AI原生团队的第四阶段，涉及到将人类经验沉淀后的AI智能体融入团队工作流，这需要智能的任务分配与管理框架。智能任务分配框架基于实时任务需要，分配人类与AI智能体的工作任务，并筛选合适的AI工具应对不同任务。团队成员与各自专属AI copilot的关系就像经理与员工，通过设计专属AI copilot工作流程、提供实时反馈、调整职责与权限，致力于帮助AI不断迭代，以更好地完成特定任务。同时团队中各个AI copilot也保持紧密的信息流通，确保内部工作进展与成果的高可见度。
图3：AI原生团队工作流示意
IQVIA作为全球领先的医疗健康技术解决方案提供商，致力于通过其强大的医疗级AI平台和数据能力，为医药行业客户在全业务链条上的AI变革提供支持。助力客户搭建专业场景下的AI工具，塑造人类与AI紧密协作的智能工作流，实现向AI原生组织的稳步转型。
