中国日报网7月24日电7月22日，2026年世界互联网大会数字丝路发展论坛在陕西西安举办。在数智健康专题论坛上，翰森制药（HK3692）集团办公室主任、集团AI战略负责人杨洋发表主题分享，聚焦AI创新药（886015）研发行业现状，剖析产业转型关键拐点，提出构建AI+医药产学研教医协同新范式，依托全产业链数据生态破解新药研发瓶颈。
7月22日，翰森制药（HK3692）集团办公室主任、集团AI战略负责人杨洋在2026年世界互联网大会数字丝路发展论坛-数智健康专题论坛上发表演讲。
杨洋表示，创新药（886015）研发是AI技术攻坚的前沿赛道，当前医药产业数智化转型迎来历史拐点。数据显示，全球AI药物发现市场规模将从2024年的20亿美元，十年内攀升至170亿至180亿美元，产业增长势头强劲。现阶段AI已重塑药物研发范式，大幅压缩研发周期（883436）与成本，传统需要4至5年、耗资数亿美元的分子研发工作，如今可缩短至18个月、成本降至百万美元级别。
他同时指出行业发展的悖论，AI在前端分子设计、靶点发现领域成效显著，但后端临床试验环节仍存在诸多短板与不足，成为产业发展核心制约。数据显示，约六成AI驱动新药研发可通过一期临床验证，但二期、三期成功率大幅下滑，三期临床通过率仅约10%。由此可得出一个核心结论：对于制药企业而言，尽管AI已经加入，但尚未从根本上改变新药研发的整体成本结构。
在杨洋看来，数据是破解AI制药瓶颈、实现智能涌现的核心关键。AI智能涌现依托海量优质数据支撑，当前公开医学文献数据已趋于枯竭，而医疗机构沉淀的海量非结构化病例数据和文本数据尚未充分盘活，数据碎片化问题突出。若能打通医院（884301）核心数据资源，可实现近90%的底层数据与现实需求精准匹配，大幅提升临床研发的效率与可靠性。
他提出，行业需依托政策红利构建全产业链数据生态。依托医保数据开放和确权使用政策，应用医院（884301）关键性数据，构建"患者数字孪生（885820）"，通过分层分析药物靶点与患者特征，帮助突破二、三期临床阶段关键性挑战。
“总结起来，未来的竞争已经从单点算法，转向数据控制权、生物学验证能力和多方协同治理生态的综合博弈。”杨洋提出三点建议：一是构建基于风险兜底的局部数据信任城邦；二是聚焦数据应用和技术转移，设立首席数据科学官，跨越数据鸿沟；三是主动拥抱监管，让数据和AI应用更加合规，率先建立覆盖脱敏、训练、验证全流程的合规体系。
