人工智能（AI）將給整個藥物冷鏈體系帶來變革——這種變革不是在遙遠的未來，而很可能在短短幾年內成為現(xiàn)實。

作為一家積極參與相關應用構建活動的企業(yè)總裁，我親眼目睹著這項技術的快速發(fā)展與光明前景，同時也堅信這類利用機器學習技術生成生物制藥冷鏈循環(huán)內環(huán)境危害預測數據的應用程序，必將在不久的將來迸發(fā)出巨大的能量。

將機器學習與預測分析結合起來，AI轉型帶來的智能化升級將表現(xiàn)出遠超搜索層面的深度。這類新型方案有望解決制藥冷鏈管理領域某些最為嚴峻的挑戰(zhàn)。

下面，讓我們從幾個實例開始談起：

? 基于分析的決策制定： 大多數企業(yè)只能捕捉到數據中潛在價值的一小部分。通過將來自多種來源的數據（例如藥品訂單、運送路線以及沿途天氣數據）匯總起來并加以分析，基于AI的系統(tǒng)將能夠面向整體冷鏈體系提供包含完整可見性的預測數據。如此一來，我們就能在冷鏈正式啟動之前做出障礙預測，并有針對性地分配應對資源。

這種基于分析的決策制定方法，要求企業(yè)首先在整體冷鏈之內建立起數據可行性與實時可見性。以此為基礎，預測性數據分析將給藥品的及時安全交付帶來嚴格保障。借助分析性決策，冷鏈物流與整體藥品交付成本、患者用藥風險以及藥品輸送管道中的缺口都將大為減少。

例如，來自英國的BenevolentAI公司正在利用一套計算與實驗性技術-流程平臺，希望借此捕捉大規(guī)模生物醫(yī)學數據并據此做出推理，最終改善并加快藥物發(fā)現(xiàn)流程中的各個環(huán)節(jié)。

? 供應鏈管理 （簡稱SCM）： 麥肯錫公司曾在2013年公布一項研究結果，詳細說明了藥品供應鏈領域存在的嚴重敏捷性缺失問題。報告指出，藥品從制造商到配送中心之間的平均補貨周期為75天，而其他行業(yè)僅為30天。報告同時提到，藥品供應鏈需要在成本、物流、倉儲以及庫存等方面提高透明度。從保障藥物功效、明確患者身份、監(jiān)管產銷供應以及改善供應鏈敏捷性等角度出發(fā)，AI技術無疑將給整個制藥行業(yè)帶來全方位提升。

以DataRobot為例，這是一套由開源算法支持構建的AI平臺，用以構建高敏捷性藥品供應鏈。其中的算法可以利用藥物輸送歷史數據對自動化流程進行建模。供應鏈經理可以借此獲取可靠的模型，進而準確預測特定藥品訂單是否可以與同一地區(qū)或者部門掌握的另一項預期訂單進行合并。

? 庫存管理： 生物標志物的普及正使得個性化藥物走向主流。因此，制藥企業(yè)未來可能需要儲備更多種治療藥劑，但其中每一種的數量則遠少于以往。基于AI的庫存管理能夠幫助我們確定哪些產品的需求為旺盛（使用頻率最高），準確跟蹤何時能夠將產品交付給患者，提供交付時間并在發(fā)生延誤或者其他影響事件的幾小時內快速找到替代性交付通道。

OptumRx正積極利用AI/ML技術管理其在醫(yī)療環(huán)境中收集到的數據。自投入運行以來，AI/ML系統(tǒng)憑借出色的實際表現(xiàn)，證明自身確實能夠在無需額外干預的前提下、通過持續(xù)分析數據與結果不斷改進自身。早期結果表明，AI/ML確實能夠有效緩解藥品庫存短缺或者過剩等常見問題，這無疑幫助藥品冷鏈體系在敏捷性方面前進了一大步。

? 倉儲自動化： 將AI技術整合至倉儲自動化工具當中，能夠加快通信速度并減少“取件與打包”流程中的各類錯誤。從最基本的意義上講，AI技術能夠預測到哪些藥品的存儲周期最長，并據此為其指定最合適的存放位置。以此為基礎，冷鏈服務供應商Lineage Logistics公司一舉將生產效率提升了20%。在另一項應用當中，AI技術通過計算為大量商品找到最佳放置方式，從而在幫助員工輕松找到對應商品的同時顯著提升進出貨流量。

》》》FDA熱情擁抱AI與大數據技術

從歷史角度看，由于美國食品藥監(jiān)局（FDA）在監(jiān)督方面一直非常嚴格，因此很多制藥企業(yè)對顛覆性技術的反應表現(xiàn)得相對較為遲緩。但是，F(xiàn)DA方面已經深刻意識到AI技術帶來的學習與性能改善潛力。FDA方面目前已經批準利用AI技術檢測患者的糖尿病性視網膜病變以及潛在中風可能性，同時計劃盡快出臺最新法規(guī)，用以簡化這類重要工具的實際使用。

》》》贏得競爭優(yōu)勢

對于有意將AI技術納入自家冷鏈的制藥企業(yè)，下面我們將分享一系列簡潔明確的準備步驟：

1. 做好數據準備工作，并保障數據所有權。首先，我們需要強大的數據清潔流水線以及成熟的物流生態(tài)系統(tǒng)，與溫度、環(huán)境條件以及包裝相關的歷史記錄數據，外加從冷鏈流程之內收集到的一切其他數據。如果這些清潔可靠的數據還沒有落實到位，請馬上著手進行。如果大家已經掌握了數據，接下來要做的就是驗證其所有權。一部分廠商宣稱由其系統(tǒng)生成的所有熱數據皆歸其所有，且不允許任何第三方軟件操作這些數據。在這種情況下，我們當然無法將其與其他數據源結合起來以供AI分析。解決問題有兩種辦法：協(xié)商數據所有權，或者換一家供應商。

2. 確定需求范圍：我們到底需要在哪里建立競爭優(yōu)勢？先從能夠對冷鏈產生可量化影響的因素做起——具體因素可以是庫存控制、打包優(yōu)化、物流運輸、監(jiān)管策略或者患者依從性等等。跟蹤相關指標，并將其與業(yè)務價值緊密聯(lián)系起來。

3. 如今合適的人選，驗證企業(yè)的內部能力水平。要實施或者支持AI/機器學習策略，我們需要的往往是傳統(tǒng)IT人員缺乏甚至根本不具備的技能。因此請考慮提升IT團隊技能水平，或者以招聘的方式引入掌握AI技術訣竅的新鮮血液。

AI技術正處于發(fā)展的歷史性轉折點。在未來十年當中，AI預計將給全球經濟發(fā)展做出巨大貢獻。單在生命科學領域，AI技術的當前價值就高達9.021億美元，且預計將從現(xiàn)在到2024年期間保持21.1%的增長速度。作為這一增長中的重要組成部分，我們堅信AI技術將給醫(yī)藥供應鏈的轉型升級做出突出貢獻。