醫藥行業的創新突圍，始於新藥立項的科學決策。隨着 AI 技術的成熟，這一核心命題迎來全新解法：醫渡科技以AI賦能的新藥立項可行性解決方案推動藥企實現立項決策升級。

新藥立項的三大困局：效率、客觀性與成本之痛

新藥立項作爲新藥研發的起點，直接決定着研發方向與最終成敗，是藥品生產企業的核心關注焦點。這一環節需要覆蓋從疾病領域到靶點選擇、新藥研發再到臨牀驗證的全鏈條考量，本質上是一場專業度極高的“信息攻堅戰”——需要通過立體、多層次的信息收集、加工與總結，回答靶點與疾病的因果關係、成藥性預測、專利保護等一系列關鍵問題。

然而，海量數據正成爲新藥立項的最大阻礙。傳統新藥立項依賴多部門協作，需人工完成文獻檢索、數據收集及逐篇閱讀提取核心信息等工作，流程繁瑣且存在三大核心痛點：

效率低下：人工處理難以快速整合全面信息，導致立項進程遲緩；

主觀性強：數據選擇易受個人經驗影響，可能錯判關鍵信息；

成本高昂：大量人力、時間投入讓企業揹負沉重負擔。

以EGFR靶點爲例，相關數據涵蓋1707個藥物、151條交易記錄以及8618項臨牀試驗，如此龐大的信息規模，讓傳統立項模式難以招架。

而在AI時代，這一關鍵問題有了更優解——依託AI技術，能夠爲核心數據的閱讀和提取提供更高效、成本更低的解決方案，有效打破傳統模式的侷限。

AI重構新藥立項，從數據高效整合到決策智能升級

醫渡科技的新藥立項可行性解決方案是基於AI和專業經驗形成對項目的判斷邏輯，通過對數據的總體分析來判斷項目的可行性。

（1）從“碎片”到“全景”， AI助力全鏈條權威信息整合

醫渡科技基於自主研發的“AI醫療大腦”YiduCore，已累計處理和分析了超過60億份經授權的醫療記錄，沉澱了對上萬種疾病的理解洞察，疾病知識圖譜基本覆蓋所有已知疾病，這奠定了公司長期發展的堅實基礎。

在此能力基礎之上，醫渡科技可結合權威可行的數據，包括但不限於權威期刊、專利數據、各國藥監局公開數據，銷售數據等等，利用AI技術整合藥物研發的初始階段到上市的全鏈條信息，具體參數包括幾大維度：藥物本身的結構、靶點、劑量等核心屬性；從細胞到人體的全層級實驗對象數據；從立項到關鍵臨牀的安全性、有效性等多維度評價指標。

這種全面性確保了立項分析的基礎數據無死角。

（2）從 “找數據”到“給方案”，立項決策分析流程升級

醫渡科技構建了AI賦能的立項決策分析流程：首先，AI系統依目標從靶點數據庫、疾病文獻等多源抓取數據，保障全面準確；其次，利用自然語言處理技術解析文獻、專利，提取並結構化存儲關鍵信息；再者，進一步融合科學、臨牀、開發、商業多維度分析，構建全面評估體系；最終基於前期分析生成關鍵假設與預測模擬，爲決策提供科學依據。

這一流程改變了傳統人工主導的模式，讓數據處理從“人找信息”變爲“信息找人”。

價值落地：醫渡可見解決方案助力新藥立項“少走彎路“

醫渡科技新藥立項解決方案的價值，最終體現在對企業研發決策的實際賦能上。

從效率與成本來看，AI技術將文獻處理時間從傳統人工的數週縮短至數小時，大幅加速立項進程；從決策質量來看，基於AI的客觀分析避免了人工主觀偏差，核心數據提取精度更高，減少關鍵信息錯判風險。此外，AI助力整合科學、臨牀、商業等多領域信息進行綜合分析，形成全面系統的評估體系，並實時監測最新研究和市場動態，確保立項分析的時效性和科學性。

更重要的是，醫渡科技並非簡單依賴AI輸出結果——新藥立項可行性解決方案會基於AI得出有效量化總結，再由具備豐富實戰經驗的技術專家從市場定位、臨牀需求、成功概率等維度進行專業研判，形成“AI+專家”的雙重保障。

這種模式既能發揮AI處理海量數據的優勢，又能融入人類專家的行業洞察，最大程度幫助企業排除新藥開發的系統風險，提高研發效率與決策質量。

在新藥研發競爭日益激烈的今天，立項決策的速度與精度可決定企業的核心競爭力。醫渡科技以AI賦能的新藥立項解決方案，推動新藥立項從“經驗驅動”邁向“AI驅動”，爲藥企研發決策提供高效決策支撐。