在传统的“数据为王”时代，制药行业一直为如何处理与利用庞大数据而苦恼。进入AI应用时代，一切更具想象空间！据预测，至2025年，全球将产生超180泽字节的数据，医疗健康领域贡献超过三分之一。生成式AI单一环节就预计能为制药价值链带来600亿到1100亿美元的年价值。如果将Agents（代理体）、生成式AI与统计建模结合，未来潜力几乎没有上限。
优质数据一直是基础，现在则更需关注数据在云端的表示与存储格式。云基础设施已成为“必需品”，推荐采用如Lakehouse、One Lake等先进存储架构。
以年销售数据为例，Agentic AI可根据需求自动调用各类专业工具：
Agentic AI并非一劳永逸，需定期监控及校验结果，应对模型漂移、延迟等挑战。项目成功不仅依赖技术，更考验组织治理和文化。Gartner预测，2027年因治理不善、流程失调等非技术因素，40%的生成式AI项目将失败。
医药行业Agentic AI应用范围极广，下表总结了应用类别：
现实中，绝大多数医生难以如“豪斯医生”一般仅凭测试数据就诊断罕见病。以一例患者Erika患罕见病“ABC”来说，Agentic AI可高效完成全流程：
Agentic框架示意：
所有子Agent在“管理型Orchestrator Agent”统一指挥下动作，极大提升销售转化与后续患者关怀。
可穿戴设备带来前所未有的健康数据流。Agentic AI框架集成三大AI引擎：
此类专用Agent可实现：
高效的制药生产离不开精准设备监控。异常检测Agent实时收集IoT传感器数据，包括：
数据首先由Agent进行信号处理与过滤，接着基于统计分析、机器学习和模式识别等算法，自动识别三大类型异常：
决策系统能够溯源异常并按优先级自动报警，还能生成自动化应急响应流程。系统带有反馈环，实现持续监控，有效防止“模型漂移”并保障制药合规性。
AI早已不再是“做与不做”的问题，而是“如何快速落地”。Agentic AI为药企带来前所未有的创新机遇。只要迈出第一步，就能加速行业智能化升级之路。
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