01 中国医疗大健康行业的宏观环境

中国医疗健康产业在宏观环境因素的影响下迎来巨大变革，持续考验医疗健康企业的盈利能力和增长能力。从经济环境看，新冠疫情挑战了药械企业的生产研发、供应链稳定性，重构了企业的传统营销触达渠道，重塑了医疗健康产业所面对的B端、C端市场的需求观念，企业需要改良市场业务策略来应对变局。

从政策环境看，政策导向促进了医疗健康产业供给端的结构性改革，政府通过出台DRG诊断改革、常态化带量采购等举措进一步推进医保控费，鼓励AI+医疗产业发展，促使企业降本增效、驱动创新。从技术环境看，大数据、人工智能等新技术得到了长足发展，其在医疗健康产业丰富的落地应用场景为企业提供了增长的新动力。

从技术环境看，大数据、人工智能等新技术得到了长足发展，人工智能与机器学习技术在医疗健康产业的丰富落地应用场景为企业提供了增长的新动力。医疗健康市场中量级大、结构多样性高、增长速度快的数据需要依靠人工智能和机器学习技术进行分析研判以提升价值。AIML技术与医疗健康领域的融合不断加深，以计算机视觉、自然语言处理、机器学习等为代表的人工智能子技术已广泛渗透在医疗行业的各个场景中，成为提升医疗服务水平的重要驱动力。

02 算法驱动：高级分析在数字化时代为医药企业赋能

以人工智能和机器学习技术为主的高级分析技术能够与产品研发、生产、流通全流程有机结合，有效降低各环节的不确定性，推动产品全周期降本增效。同时，人工智能技术与医疗健康领域的融合不断加深，AI+医疗的应用场景不断拓展，人工智能和机器学习技术能够为医药企业开辟新的应用场景，释放新的增长潜力。

人工智能和机器学习技术能够为药械企业的产品全生命周期带来变革，帮助企业降低成本、提高运营效率，助力数字化转型。在药物发现环节，人工智能和机器学习技术可以基于科学理论建立算法模型，加速靶点发现、先导化合物合成与筛选，节约实验室开发环节时间；在临床试验环节，人工智能和机器学习技术可以分析海量临床试验数据和患者病历，根据临床试验要求智能、精准确定入组患者，从而加速临床试验进程；在产品上市阶段，人工智能和机器学习技术可以基于海量数据和先进模型获的迭代算法，提供敏捷的战略性客户洞察、精准的市场规模预测、灵活的最优触达策略设计。

03 四大角度助力企业在产品全生命周期降本增效

A 速度领先：人工智能与机器学习技术提升业务敏捷性

快速变化的商业环境要求企业能够高效、快速、全面、实时地收集信息、分析信息，并根据有价值的分析获得反馈，及时调整商业策略。传统的商业分析往往无法满足企业应对高速变化市场的需求，以做出快速、高效的反应；人工智能和机器学习技术能够依靠算法实现自动化的数据收集、分析，允许企业做出实时、快速的商业策略调整，提升企业业务的敏捷性。

B 精准决策：人工智能与机器学习技术提高决策精准度

近年来，随着医疗健康市场数据数量和质量的显著提高，人工智能和机器学习技术在赋能企业决策流程、提高决策精准度 方面扮演了越来越重要的角色。基于人工智能、机器学习算法的决策辅助流程与医学领域知识的深度结合，能够显著提升疾病诊 断、药物警戒、医学信息沟通等领域的决策精准度。

C 便捷扩展:人工智能与机器学习技术提供解决方案可扩展性

中国医疗大健康市场不断变化的市场现状和飞速增长的数据量级为企业进行商业决策带来了挑战。面对复杂多变的市场，药械企业需要频繁、多次地根据市场事件对商业决策进行实时、精准的调整。传统的商业分析决策往往需要重复调用历史经验完成规定任务，可能造成人力资源和决策时间的浪费；而人工智能与机器学习技术在提供敏捷速度、精准决策之外，还可以大大提高解决方案的可扩展性，允许企业根据自身业务需求调用封装算法，实现算法、数据、模型的灵活扩展。

D 深度洞察:人工智能与机器学习技术增强决策科学性

中国医疗健康市场的持续发展带来了来源丰富、形式多样、沉淀丰富的数据，人工智能和机器学习技术能够帮助企业以前所未有的方式更好地利用和解读丰富的市场数据。利用机器学习和统计模型，企业可以更加全面、高效地收集、分析、理解数据，通过对数据的深度挖掘整合，形成对市场和客户的深刻洞察，实现算法驱动商业决策。