在第七届中国国际进口博览会（下称“进博会”）上，连续七届参加的赛诺菲，围绕“追寻免疫科学奇迹，共筑中法健康赛道”主题，全面展示以免疫科学为核心的全球研发管线、积极引进中国的突破性创新药品与疫苗，以及扎根40余年来的长期承诺和AI技术引领的数字医疗革新等实践成果，推动中法两国医药健康产业创新与交流。
其中，在11月8日，赛诺菲于展台举办了一场以“探索AI在医疗行业的应用和可持续性影响”为主题的特别圆桌活动，与会嘉宾通过线上或线下的方式进行了探讨与分享。
赛诺菲中国首席数字官赖文德表示，赛诺菲致力于人工智能（AI）的应用，并希望成为首家大规模应用AI的生物制药企业。为此，赛诺菲正积极在多个关键战略领域进行投资，尤其聚焦于利用人工智能技术来显著增强团队决策的效率与精准度，从而释放团队的更大能量。
人工智能如何改变医疗健康行业？
赖文德指出，人工智能对于医疗健康行业而言前景广阔。
随着科技的飞速发展和患者需求的日益多样化，医疗健康行业正站在转型升级的十字路口。人工智能（AI）技术的融入，为行业带来了创新的解决方案，推动企业向智能化、高效化和个性化的方向发展，以适应市场的变化和增强竞争力。对于致力于成为首家大规模应用AI的生物制药企业赛诺菲而言，紧跟这一时代浪潮，无疑是其战略蓝图中的关键一环。
现场，赛诺菲大中华区数字负责人丁鸿斌详细阐述了人工智能在医药领域的广泛应用及其赋能作用，这与赛诺菲自2023年6月以来宣布的“All in”人工智能战略决策相呼应，也体现了赛诺菲致力于成为首家大规模由人工智能驱动的制药公司的决心。
在AI技术的应用上，赛诺菲采用了多种类型的AI，以提升工作效率和推动创新。“大脑式Al(Snackable Al)”支持赛诺菲团队决策者利用公司跨职能可用数据，在数字用户体验中做出明智的决策。例如，赛诺菲与合作伙伴共同开发的AI 应用程序Plai，集成内部数据，可提供实时、反应性的数据交互，推动公司决策的智能化和数字化转型。
从识别靶点到药物研发，到临床试验优化，再到制造和供应，“专家式AI(Expert Al)”运用强大的计算能力、机器学习和训练有素的算法解决复杂问题，提高了整个价值链的生产力，使赛诺菲能够针对更广泛的疾病进行研发创新。
“生成式Al(Generative Al)”减少了研发人员在编写临床研究报告时所耗费的时间与精力，帮助提高工作效率，缩短整个研发流程所需的时间，使药物更快惠及患者。
打破新药研发定律，提效药品制造和供应，以AI领跑行业前沿
新药研发的长周期、高成本、低成功率，是横亘在行业发展中的一道难题。从药物发现、临床试验到药品工业制造，每一个环节都充满了挑战与不确定性，可能影响临床试验的积极结果。
对此，赛诺菲正通过AI技术探索药物研发。赛诺菲中国研发中心数字化负责人李长岭提到，赛诺菲研发了一款AI驱动的靶点识别与发现引擎，利用机器学习处理大数据，快速发掘与分析新靶点。同时，公司运用AI优化临床试验设计，提升患者招募效率，并实时监控临床试验中的潜在风险，为实施及时有效的预防措施提供强有力的保障。
药品的生产制造是一个复杂的过程，涉及生产、质量和供应链管理等多个环节。赛诺菲正利用人工智能技术对整个流程进行精细化管理，以确保产品的质量和安全性，同时降本增效，这也是公司 AI升级战略的一部分。
赛诺菲中国制造与供应数字化负责人梅嵘提到，赛诺菲通过AI对历史数据及趋势的分析，更精准预测未来的市场需求，从而避免药品供应短缺或库存积压，提高整个供应链的韧性。赛诺菲作为一家医药企业，严格奉行质量至上的原则，每年都会对质量管理体系内的所有要素进行审查，生成式AI的应用帮助我们快速地生成产品质量报告，将原来需要20天左右生成的产品质量回顾报告缩短至1-3天。
此外，梅嵘还指出，赛诺菲也将AI广泛应用于工业制造环节，通过Al实时监控设备、分析生产数据，优化制造工作流程，确保产品质量一致性。
现场，赛诺菲还分享了专注于改进制造流程的专家级AI产品SIMPLY。据赛诺菲中国制造与供应数字化运维负责人许佳彦介绍，SIMPLY整合机器学习技术和数据分析，实现从采购到包装的近实时决策支持。目前，SIMPLY已经帮助赛诺菲在四个工厂，不同产品线上实现了提高产量和降低成本的目标。未来，赛诺菲也计划将SIMPLY扩展到更多工厂和产品线，进一步增强赛诺菲的制造能力。
赛诺菲的AI应用还意味着加强中国本土化与全球化的融合。2023年，赛诺菲与百图生科合作，推进生物治疗药物研发，并在华地区推动数字化新生态建设，提高健康解决方案在中国的可及性，惠及更多民众。
李长岭也表示，赛诺菲将既紧跟全球发展步伐，同时将中国的领先成果反馈给全球，携手共进，引领行业进入一个更高效、更智能的新时代。
AI巨轮将驶向何方？
自1990年首家AI制药公司Schrodinger成立以来，全球AI制药行业经过超30年发展，进⼊了黄⾦时代。2024年，诺贝尔化学奖与物理学奖花落AI，标志着新时代的到来。
不过，技术均有其两面性，AI也不例外。如何平衡AI技术与社会、伦理、法律、经济等多方面关系，成为了所有规模化使用AI的企业必须直面的问题。丁鸿斌给出了赛诺菲的答案：——在提出“All in AI”战略的同时，赛诺菲也秉持着“以负责任的方式探索AI”的原则，建立了全面的AI监管框架。例如，在AI训练前，赛诺菲将对数据进行筛选和评估，并监控模型性能和数据分布，以保障AI的稳健性和安全性，防止输出结果偏离安全底线。
合理利用AI的工具性与认识它的颠覆性力量，无疑是掌握未来发展主动权的金钥匙。尽管医疗保健行业的独特性质可能限制了AI技术的广泛应用和快速迭代，但这一领域仍蕴藏着推动企业转型与创新的巨大潜能。
赖文德总结道，AI创新应用当前面临挑战，但其未来却有更大的想象空间。“赛诺菲在数字化转型和AI创新应用方面已经取得了重大进展，并且我们正持续向前迈进。目前，赛诺菲中国正完成其大规模数据基础架构的建设，这将极大提升公司的运营效率。我对AI技术的未来充满信心，相信人类与人工智能的结合将带来前所未有的优势。”
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