ChatGPT的发布，显现出人工智能在不同领域和场景中的强大应用能力。南京生物医药产业应紧抓新一轮智能技术革命带来的机遇，引导华为盘古、百度生命科学版ChatGPT、EMSFold、ProGen等国内外知名AI大模型，与本地生物医药企业、医疗机构深度融合，用AI赋能研发攻关、制造升级和医疗健康，加速研发数字化进程，提高药物生产智能化，改善公众健康水平，推动生物医药产业更高效、更精准和高质量发展。
AI赋能生物医药智能研发
促进AI、大数据等数字技术与生物医药研发融合，加速产业数字化进程。充分推动机器学习和深度学习算法应用于蛋白质结构预测与设计、药物靶点发现、药物分子及合成线路设计与优化、药代动力学研究、晶型预测、安全性与临床评价等产业链复杂环节，全面提升自主创新能力。
小分子药物使用范围广且理论较为成熟，生产过程技术门槛相对较低，造成了激烈的仿制药市场竞争，也导致很多发展中国家都处于仿制药模仿创新阶段，南京也是如此。人工智能在制药领域的普适成功应用，给南京生物医药产业向原始创新模式转型提供了弯道超车的机遇。为此，要加强政策引导，为生物医药企业应用ChatGPT、华为盘古等AI技术提供资金、人才等方面的支持。加强高校、科研机构和企业之间的合作和交流，强化基础研究系统布局，长期稳定支持一批创新基地、优势团队和重点研究方向，增强医药原始创新能力。积极引导本土企业加强与礼来等跨国制药企业之间AI生物医药研发的契约合作，引进先进的研发技术、研发团队和管理经验，提升创新药研制产出水平和国际竞争力。
依托金斯瑞、传奇生物等龙头企业搭建国际一流外包服务平台，适应国内外对高水平研发和生产服务的需求增量扩张，用AI数字化技术赋能、壮大研发外包服务，拓展服务领域、健全服务体系，培育一批综合实力强、具有国际竞争力的专业化合同研发企业。引导研发合作企业围绕创新药研发的关键技术环节，充分利用生成式AI等人工智能技术突破一批共性技术，加快与国际前沿技术接轨。重点支持具有行业领先优势、高标准质量保证体系和健全公共服务机制的龙头企业和独角兽企业等领先企业，在新靶点和新化合物发现、实验动物模型构建、药物设计、临床试验等细分领域建设合同研发平台，优先支持建设综合性一体化开放式合同研发服务平台。
扩大AI赋能新药临床试验和药物审批过程，降本增效，加速创新药上市。在临床试验设计、患者招募、临床数据采集与分析等临床阶段加强数据分析建模、可穿戴设备等人工智能技术的应用，推动临床试验模式从传统面对面测试模式转向远程虚拟可控模式，提高临床试验效率。
AI赋能生物医药智能制造
实施“AI 生物医药”数字化转型行动，加快AI和工业互联网规模化应用，引导制药企业从过程为导向管理体系转向数字为导向管理体系，探索引入人工智能、区块链、大数据等规律新一代数字技术，构建符合前沿技术发展潮流和企业内生成长的数字化、智能化、绿色化管理模式，推动产业链供应链优化升级，创造更多价值，提升竞争优势。
AI赋能医药制造环节，推动数字化转型示范工厂及标杆生产线建设，提升生物医药生产自动化智能化水平。支持利用AI、5G、云计算等数字新技术，提升药械制造的智能化、信息化和可追溯性等能效，破解制约产业制造环节的技能、技术创新瓶颈，促进企业核心技术能力、智能装备技术水平、产业链质量及供应链效率提升，并突破传统企业界限，推动实体生产制造向虚实结合双向作用的智能制造转型，提高生产的柔性、韧性、竞争力和可持续性，提升国际话语权和市场覆盖率。鼓励企业加强对全程自动化无人化生产等数字化生产工艺的创新应用与优化，提升生产的智能化水平。支持创新药生产工艺开发和商业化产业化等合同生产服务平台建设，推进AI赋能生产工艺和智能辅助设备等环节，提升合同生产服务外包的智能化生产、个性化定制与业务化延伸等水平。
聚焦南京“两核三级”生物医药产业集群，AI赋能推动园区数字化转型升级。建设推广数字化园区管理体系和公共服务平台，打造数字化转型标杆示范园区。推进特色产业园区与龙头企业共建生物医药工业互联网平台，以核心企业数字化业务带动中小微关联企业技术水平提升，实现产业链业务高效协同发展。利用人工智能、区块链等数字化技术的空间优势，开展跨企业、跨市、跨省乃至跨国界的研发合作及生产基地空间拓展，充分利用国际国内两种创新资源、两种空间资源、两个市场资源，构建南京辐射全球具有国际竞争力的AI生物医药世界级制药业高地。
AI赋能智能健康医疗
加大AI、大数据、可穿戴智能设备等新一代数字技术在医疗机构管理中的应用，加速数字化、智能化升级，提升医疗机构的管理效率，优化资源配置，构建高效、普惠和个性化的智能健康医疗体系。
AI赋能医院智能管理，加强智能诊断、个性化治疗和医疗资源管理等应用场景建设。AI技术可以提供辅助诊断服务，分析患者的病历、症状和基因信息并初步判断可能的疾病范围，为医生提供精准的治疗方案推荐，参与制定个性化的治疗计划，实现患者服务智能化。加速AI在医学影像辅助诊断和治疗方面的应用，借助AI自动分析医学影像数据，辅助医生进行病变识别和病灶定位，提高诊断的准确性和效率。运用AI对医疗资源实施精细化管理，合理调配医护人员排班、优化药品库存管理、预测就诊高峰期并提前做好预案等，提升医院运营效率。使用AI对海量医疗数据进行综合分析，实现医疗质量监控，评估医疗服务效果，为改进医疗服务质量提供依据。针对医院智能管理面临的数据隐私保护、算法准确性和可靠性等问题，建议医院加强技术研发和人才培养，提高AI技术的成熟度和应用能力;建立完善的数据保护机制，确保医疗数据的安全性和隐私性;加强与相关法律法规和伦理道德的对接，确保医院智能管理的合规性和道德性，实现医院管理的智能化和高效化。
AI赋能智能养老健康管理，提升养老服务的质量和效率。根据老年人的生活习惯、健康状况和遗传信息，采用AI提供饮食、运动、睡眠等方面个性化的健康指导，从而预防疾病，提高老年人的健康水平。通过智能可穿戴设备和移动应用，AI实时收集和分析老年人的生理指标数据、监测健康状况，并运用数据分析和机器深度学习技术预测疾病进展，及时发现潜在的健康问题。支持居家养老监测系统开发与应用，缓解人口老龄化带来的大量医疗需求。考虑将智能手表等可穿戴设备技术与远程传感器、监控器连接，实现老龄人口居家养老，提高医护质量。
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