2025年AI赋能仿制药行业业务发展转型白皮书（英文版）
应用介绍
该白皮书聚焦人工智能对仿制药行业业务发展的转型影响，阐述了AI如何改变仿制药企业业务开发（BD）团队的运作模式。
仿制药行业竞争激烈且数据密集，当品牌药专利到期（LOE）时，企业需快速判断哪些分子值得开发。传统上，BD团队依赖手动收集数据和经验决策，存在诸多挑战，如难以追踪LOE机会、数据分散导致市场视野受限、难以准确预估LOE后的价格侵蚀、竞争情报不足以及时间压力大等。
AI的出现为这些挑战提供了解决方案。在分子筛选与评估方面，AI通过自然语言处理（NLP）自动监测LOE，交叉参考多类数据对分子潜力进行过滤和排名，并借助知识图谱关联各类信息，帮助团队掌握全面的分子机会列表。
市场规模和需求分析上，AI整合多源数据估算市场规模，通过聚类和趋势分析识别类似药物的市场表现，进行动态市场模拟并实时更新数据，为团队提供丰富的市场洞察。
对于LOE后的价格侵蚀预测，AI利用历史数据训练模型，结合多种机器学习模型和大量特征进行预测，并能持续学习新数据以提升准确性。
在构建商业案例时，AI提供收入、利润预测，辅虑成本，进行风险分析并生成可操作的见解，增强商业案例的可信度。
以Vamstar的AI平台为例，其能大规模整合数据，提供市场分析和定价洞察，实际案例显示其可提升效率和投标胜率，辅助企业做出战略决策。
AI已对仿制药BD产生实际影响，如加快决策周期、提高成功率等，未来还将在场景生成、实时监测等方面有更深入应用，成为行业常态。
总之，AI正将仿制药BD从依赖经验转变为基于数据的科学，是企业保持竞争力的战略要务，有助于推动更多仿制药成功上市，促进医疗可及性。
