尤瓦爾﹒赫拉利在《未來(lái)簡(jiǎn)史》中的一個(gè)重要觀(guān)點(diǎn)是“生物也是算法”。仰望星空，生命體會(huì )不會(huì )成為數字化的存在，是50年或者100年后我們要面對的話(huà)題。活在當下，我們正迎來(lái)一輪全球生物技術(shù)與大數據“雙疊加”的浪潮，大數據與生物醫藥產(chǎn)業(yè)深度融合，從深層次驅動(dòng)產(chǎn)業(yè)變革，構畫(huà)不一樣的產(chǎn)業(yè)運行圖景。
一、技術(shù)融合：數字醫療產(chǎn)品和服務(wù)興起
大數據已經(jīng)從研發(fā)、制造、醫療服務(wù)各個(gè)環(huán)節進(jìn)入生物醫藥產(chǎn)業(yè)鏈的應用場(chǎng)景之中，或提升效率，或提高精度，并催生新產(chǎn)品和新業(yè)態(tài)。
在新藥研發(fā)領(lǐng)域，由于藥物研發(fā)是化學(xué)、生物、藥理、臨床等十幾個(gè)學(xué)科知識的綜合運用，平均每個(gè)藥物背后的研發(fā)數據資料多達數千甚至數萬(wàn)頁(yè)。大數據技術(shù)有助于從海量臨床記錄和醫學(xué)期刊中，幫助研究人員“站在巨人的肩膀上”發(fā)現創(chuàng )新的機會(huì )，確定新藥物的研發(fā)方向，減少藥物開(kāi)發(fā)成本，提高成功率。
在制造領(lǐng)域，大數據與AI結合，產(chǎn)生了智能醫學(xué)影像、醫療機器人等新的產(chǎn)品解決方案。此外，大數據、云計算等技術(shù)滲透到企業(yè)運營(yíng)、價(jià)值鏈和產(chǎn)品的整個(gè)生命周期，推動(dòng)生產(chǎn)制造、資源計劃、供應鏈管理、營(yíng)銷(xiāo)預測、策略分析、產(chǎn)業(yè)供應、決策支持的協(xié)同，提升企業(yè)資源配置效率和生產(chǎn)效率。
在醫療服務(wù)領(lǐng)域，大數據在輔助臨床決策、慢病管理與治療、精準治療方面發(fā)展迅猛。IBM的Watson醫生，在輸入患者的個(gè)人信息和癌癥分期、病理分期、轉移病灶、體力評分、各種檢查數據等多項具體結果后，10多秒就可以給出治療方案，協(xié)助醫生進(jìn)行臨床決策。大數據在慢病管理方面，通過(guò)對個(gè)體化治療數據、個(gè)人健康數據以及醫保信息、藥品的信用卡消費記錄等進(jìn)行融合、分析、挖掘，可以得到準確的預測、推論和高效的決策，為慢病防治與治療提供幫助。
根據中國醫學(xué)會(huì )的一份誤診數據資料顯示，中國臨床醫療總誤診率為27.8%，其中惡性腫瘤平均誤診率為40%，器官異位誤診率為60%，如鼻咽癌、白血病、胰 腺癌等，肝結核、胃結核等肺外結核的平均誤診率也在40%以上，這些誤診主要發(fā)生在基層醫療機構。使用大數據+AI價(jià)值在于，一方面提高影像辨識速度，另一方面降低漏診率和誤診率。
二、要素融合：資源的數字化提升生產(chǎn)力
大數據時(shí)代，數據一體兩面，是現實(shí)世界與虛擬世界的重合與交疊，物理世界中分散的源頭創(chuàng )新、研發(fā)資源、生產(chǎn)資源、資本資源、頂尖人才、政策服務(wù)等要素供給，都可以轉化為數據流，并通過(guò)數據的高效流動(dòng)沖破物理世界中阻礙要素流動(dòng)的藩籬，發(fā)揮數據的資源價(jià)值作用，釋放數據生產(chǎn)力。
大數據與生物醫藥產(chǎn)業(yè)的融合，表現為科技創(chuàng )新、現代金融、人力資本等要素數字流的交融，通過(guò)更大、更開(kāi)放的大數據平臺體系，充分利用數據的聚合性和流動(dòng)性，動(dòng)員了更多的社會(huì )資源，形成疊加效應、放大效應，帶動(dòng)了更大規模的協(xié)作，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈上下流的協(xié)同發(fā)展。
創(chuàng )新要素數字流，讓自上而下創(chuàng )新供給與自下而上需求精準匹配。創(chuàng )新要素資源數字化，通過(guò)生物醫藥產(chǎn)業(yè)人才圖譜、在研項目圖譜等數字平臺，以數字化路徑提高要素資源的供需匹配效率，提升數字化生產(chǎn)力，打通創(chuàng )新與產(chǎn)業(yè)化的傳送門(mén)，讓創(chuàng )新源泉匯入生物醫藥產(chǎn)業(yè)的江河湖海，實(shí)現從增加要素供給向放大要素供給的轉型。
資本要素數字流，讓資本與項目精準對接。當資本要素轉化為數字流，以數據平臺全方位的信息鏈接、專(zhuān)業(yè)化信用評價(jià)為引導，為資本提供熱門(mén)領(lǐng)域或技術(shù)研判、企業(yè)研判等服務(wù)，提升創(chuàng )新資本和創(chuàng )新項目、Idea的匹配效率。
人才要素數字流，將全球生物醫藥領(lǐng)域的領(lǐng)軍人才分布情況、研究成果、最新動(dòng)態(tài)等連接為人才協(xié)同網(wǎng)絡(luò )，通過(guò)人才的資源銜接，形成知識外溢、技術(shù)合作、IP轉化、團隊落地、資源集聚等效應。
三、生態(tài)融合：生物醫藥產(chǎn)業(yè)數字化群落
大數據和生物醫藥產(chǎn)業(yè)在技術(shù)與要素層面的融合，數字化生態(tài)群落成為生物醫藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展的未來(lái)趨勢。生物醫藥產(chǎn)業(yè)的運行圖景表現為企業(yè)B端、消費C端和政府G端在若干個(gè)供需求點(diǎn)形成的價(jià)值閉環(huán)生態(tài)群落。
在政府G端，作為政策、資源、資金的供給方，要素融合為數據流，將改變G端與B端創(chuàng )新供給與創(chuàng )新需求不匹配的情況。政策、資源、資金作為價(jià)值引導機制，通過(guò)創(chuàng )新供給數據流牽引B端企業(yè)，滿(mǎn)足創(chuàng )新資源的需求，引導B端自主創(chuàng )新能力的提升。
在企業(yè)B端，大數據+研發(fā)、制造、管理、服務(wù)，數據化企業(yè)所有的價(jià)值點(diǎn)與業(yè)務(wù)點(diǎn)，一切業(yè)務(wù)數據化，衍生出若干個(gè)B端與G端、C端的價(jià)值匹配點(diǎn)。對于創(chuàng )新型企業(yè)，大數據打通了生物醫藥產(chǎn)業(yè)鏈細分化與專(zhuān)業(yè)化形成的天然信息壁壘，為創(chuàng )新型企業(yè)提供了更多嵌入地區和全球生物產(chǎn)業(yè)鏈分工的機會(huì )，也提升了產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同效率。
在消費C端，基于大數據的疾病管理、精準醫療、物流配送、遠程醫療等，形成了新的醫療服務(wù)生態(tài)大格局。C端價(jià)值需求的數據回流，促進(jìn)B端的產(chǎn)品、服務(wù)改善。
基于數據流的G端-B端-C端生物醫藥產(chǎn)業(yè)運行圖景
生物醫藥產(chǎn)業(yè)鏈的特點(diǎn)是價(jià)值協(xié)同而非價(jià)值集成，數據流能有效提升G端-B端-C端的協(xié)同效率。同時(shí)，兼顧生物醫藥產(chǎn)業(yè)的專(zhuān)業(yè)性與細分性，可以預見(jiàn)在今后一段時(shí)間，生物醫藥產(chǎn)業(yè)的運行圖景依舊表現為大數據框架下，若干個(gè)小的數據生態(tài)群落互聯(lián)互通，共同推動(dòng)生物醫藥產(chǎn)業(yè)生態(tài)的演變。
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