问题：融合加速之下，“数据壁垒”和“技术瓶颈”仍是关键掣肘 人工智能与生物医药的深度融合，正重塑疾病筛查、临床辅助决策、药物研发和生产质控等环节。作为生物医药产业大省，江苏产业基础扎实。数据显示，江苏2025年生物医药产业营业收入预计达4738.5亿元，占全国比重约15.8%，连续多年位居前列。另外，行业也面临共性难题：医疗数据分散在不同机构和系统之间，标准不统一、互通不足；模型训练与临床验证依赖高质量数据与长期随访；算法可解释性、泛化能力以及合规审评等环节仍需完善，制约规模化落地。 原因：行业属性决定数据“难汇聚”，技术“难跨越”，协同“难成链” 业内人士分析，生物医药的高门槛首先来自数据端：一上，医疗数据涉及隐私保护与安全合规，跨院流通必须满足严格的授权、脱敏和审计要求；另一方面，影像、病理、检验、病历等数据结构差异大，标注成本高，且存地区与人群差异，导致可用数据“多而不精”。其次，技术端不仅需要算力与算法，更要嵌入临床路径，完成多中心验证、质量控制与持续迭代，任何短板都可能影响效果。再者，创新药研发与中药现代化覆盖靶点发现、分子设计、工艺放大、质量一致性评价等多个环节，单点突破难以带来稳定的产业效率优势。 影响：诊疗更精准、研发更高效，但“试点效应”向“体系能力”转化仍需时间 在医疗诊断场景中，江苏多家机构探索从“经验判断”向“量化评估”转变。南京鼓楼医院研发的脊柱侧弯筛查大模型，可通过手机拍摄生成类似虚拟影像并自动计算关键指标，实现零辐射、低成本筛查，提升早期发现覆盖率。围绕胚胎质量评估、胃镜病理实时提示等应用，也在临床实践中积累经验。中医领域同样出现新进展，涉及的团队将无影成像与算法结合，采集大规模眼部图像数据，推动目诊向标准化、数字化迈进，为中医诊断提供可检验、可复核的工具支撑。 在药物研发环节，效率提升更为直观。2024年江苏创新药获批数量位居全国前列。企业层面，部分研发平台通过算法与实验闭环协同，缩短候选药物发现与优化周期，在特发性肺纤维化等领域推进靶点发现与新药开发。中药上，连云港企业建设制药过程知识系统，打通生产环节数据，建立全流程智能调控模型，助力缓解中药复杂体系“难标准化、难稳定”的痛点。业内认为，这些成果表明技术路线具备可行性，但要从单体项目走向行业通用能力，仍需统一标准、共享机制与监管规则等系统配套。 对策：以数据治理为底座、以标准与评估为抓手、以协同生态促规模化应用 多位受访人士认为，下一步关键“三个打通”。一是打通数据：在依法合规前提下推进数据分级分类管理，完善脱敏、授权、审计和安全计算等机制，提升可用数据质量，鼓励多中心联合验证，形成可复制的高质量数据资产。二是打通标准：围绕影像、病理、检验与生产质控等重点领域，推动数据格式、标注规范、模型评测与临床评价标准协同，提升模型可解释性与可追溯性，降低跨机构应用成本。三是打通产业链：推动医院、高校、园区、企业、平台公司共建共享，形成“临床需求—算法迭代—产品注册—规模应用”的闭环。 在协同上，江苏正加快构建平台化生态。新成立的江苏生物医药产业联盟汇聚产业链上下游306家单位，通过实体化运作与数字化服务推动资源整合与技术共享。南京百仪共享平台上线仪器2000多台、服务菜单4000多项，探索以“共享”方式为研发降本增效，缓解中小企业设备投入与试验资源不足问题。 前景：从“点上突破”走向“系统能力”，江苏有望形成可推广的融合范式 业内判断，人工智能与生物医药的融合将从辅助工具逐步走向研发与诊疗流程重构。未来竞争焦点不只算法本身，更在数据治理能力、临床验证体系、合规与伦理框架，以及产业协同效率。江苏在产业规模、医疗资源与制造体系上优势明显，若能持续推进数据要素有序流动、提升跨学科人才供给、完善产品准入与监管衔接机制，有望把先发优势转化为长期优势，并为全国提供可复制的制度与产业路径。
作为科技创新的重要工具，人工智能生物医药领域的价值日益清晰；江苏在突破数据壁垒、提升自主创新能力上的探索，正在为产业升级提供实践样本。下一步，江苏仍需持续推进科技创新与产业融合，完善产业生态与配套机制，增强行业内生动力，推动生物医药产业从规模扩张转向质量提升，更好服务健康中国战略。这既是江苏的现实课题，也关系到我国生物医药产业提升国际竞争力的进程。