炒作還是現實?麥肯錫最新報告:生成式AI有助製藥業效率提升

撰文記者 彭梓涵
日期2024-01-31
(圖片來源:網路)
近(9)日,麥肯錫全球研究院(MGI)發布一份「製藥業的生成式人工智慧:從炒作走向現實」的報告,該報告深入研究生命科學領域63個生成式AI(generative AI)的模型與數據,分析發現生成式AI在製藥行業中的早期研究、臨床開發、營運、商業化階段,都能帶來潛在的價值。
 
報告指出,從去年開始製藥公司對人工智慧產生大量的興趣,但事實上,製藥公司早在2020年就透過人工智慧模型來解開疾病的機制,例如使用AlphaFold2、ESMFold和MoLeR等來預測蛋白質結構。
 
然而隨著新一代的生成式AI的出現,麥肯錫也推估其將為整個製藥產業價值鏈產生600~1100億美元的價值。
 
在該份報告中,麥肯錫進一步對早期研究、臨床開發、營運、商業化的經濟影響進行分析。
 
以早期研究階段來說,麥肯錫的分析發現,生成式AI確實可協助藥廠從大量科學文獻快速識別目標,並用電腦模擬與優化方式,挑選最有希望通過臨床前測試的先導化合物。麥肯錫推估,在此階段生成式AI可創造150~280億美元的價值。
 
在臨床開發階段,麥肯錫分析發現,生成式AI可提供簡化臨床試驗流程、自動化生成試驗文件,來降低臨床開發階段50%成本與縮短12個月臨床時間,在此階段,生成式AI可創造130~250億美元的價值。
 
在營運影響上,生成式AI就如虛擬助理,可分析採購訂單、發票,特別是當原料供應短缺時,生成式AI能提早預測庫存問題,麥肯錫推估,此階段生成式AI可創造40~70億美元的價值。
 
最後是在商業化階段,報告指出所有藥品最終都需要進入醫院讓使用者買單,而此階段需要花大量的人力與相關單位培養關係並建立信任關係。
 
麥肯錫分析發現,生成式AI可以透過個人化訊息、通路等資訊,快速創造個人化的行銷計畫,同時也能制定銷售人員培訓計畫,整體來說,能增加銷售團隊10~15%生產力與效率,也減少5~10%患者流失數量。
 
不過儘管如此,麥肯錫也點出,目前藥廠對生成式AI仍有許多誤解,包括:生成式AI可以創造巨大價值、生成式AI可容易插入現有資料集中,並產出相關見解、只要選擇正確的大型語言模型(LLM)就能創造關鍵差異,以及導入生成式AI就能立即影響組織每個部份等。
 
資料來源:https://www.mckinsey.com/industries/life-sciences/our-insights/generative-ai-in-the-pharmaceutical-industry-moving-from-hype-to-reality 
 
 
 

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