《衡量医药创新回报》系列报告——释放人工智能潜能（中文版）.docx

释放人工智能潜能|前言

目录

前言 1

内容摘要 2

衡量医药创新回报 4

挖掘效率提升机会 8

优化管线价值 14

提高生产力的策略 18

制定最佳研发战略时需考虑的关键问题 24

尾注 25

联系人 27

2

前言

欢迎阅读德勤《衡量医药创新回报》报告系列第十四期年度报告《释放人工智能潜能》。本报告深入探讨了生物制药行业的表现，以及该行业从研发管线创新产品投资中获取回报的能力。当前，生物制药研发运营模式面临多项严峻挑战，包括持续的监管变革、前所未有的丧失专利独占权的高价值资产数量，以及科技的快速进步。然而，数字化和人工智能方面的进步，为提高研发生产力提供了新的机遇，为创新新纪元铺平了道路，也加快了患者获得新疗法的速度。与往期报告一样，本报告探讨了生物制药行业的表现、企业临床晚期阶段投资组合的变化特征，以及生物制药企业提高资本回报的机会。

自2010年至2023年期间，我们陆续推出《衡量医药创新回报》系列报告，围绕生物制药行业的研发生产力进行深入探讨。报告针对生物制药企业可望从临床晚期研发管线中获得的投资回报进行分析，2010年，报告分析企业数据集涵盖12家大型生物制药企业的收益结果，在随后数年，报告分析企业数据集已扩展至囊括2020年研发支出排名前20位的生物制药企业。2023年报告分析显示，报告分析企业数据集在经历了收益率下降的长期趋势之后，出现了一些可喜的改善迹象，其内部回报率跃升至4.1%。

通过同比分析，我们发现，欲持续提高整个生物制药行业的预期投资回报，必须在研发生产力方面进行转型变革。本年度分析再次证明了这个结论，原因在于研发的预期回报仍低于资本成本，这将导致研发领导者进行资金申请仍然充满挑战。

如今，为了优化使用各种专有研发数据，以便为决策提供依据，生物制药行业越来越多地使用包括人工智能在内的技术手段。然而，只有对相关数据进行有效管理、处理和利用，以提炼出具可行性的洞见，才能从中充分受益。企业可借助人工智能（包括生成式人工智能）的进步，揭开复杂疾病生物学的神秘面纱，加快药物发现，缩短研发时间，提升临床试验体验，并提高监管批准的成功率。归根结底，释放人工智能潜能可能是改善整个生物制药研发行业长期存在的内外部生产力挑战的关键所在，但为了确保人工智能能够创造价值，我们需要重点关注前述活动。

我们在报告中探讨了上述主题，同时，与往期报告一样，我们期待您的反馈，并愿意随时与您探讨相关话题。

ColinTerry

合伙人

英国生命科学与医疗行业管理咨询领导人

KevinDondarski

主管

生命科学战略咨询

内容摘要

生物制药研发方面的投资和进展持续推动创新、改善健康成果并塑造未来健康图景。本年度报告分析显示，在经历了2022年的急剧下降之后，在本年度，研发生产力出现了改善迹象。然而，生物制药企业在致力维持盈利的研发管线并推动新疗法上市的同时，还要应对复杂的监管环境、即将到来的专利到期，以及技术革新和激烈的市场竞争等多重挑战。

关于本报告

自2010年起，我们陆续推出《衡量医药创新回报》系列报告，围绕生物制药行业的研发生产力进行深入探讨。报告针对生物制药企业可望从临床晚期研发管线中获得的投资回报进行分析，其中，首期报告分析企业数据集涵盖12家大型生物制药企业的临床晚期管线投资回报结果，而在过去14年里，报告分析企业数据集已扩展至囊括2020年研发支出排名前20位的生物制药企业。

在本年度，我们扩大了分析范围，纳入更多资产、标签和产品线，并提高了数据集的粒度。为了完善我们的数据分析并更好地了解内部收益率变化的潜在驱动因素，本年度我们采访了10位研发领域的领导者，借鉴了德勤研发领域同事提供的专业知识，并进行了广泛的文献研究。

衡量医药创新回报

根据过去14年的分析，我们发现，从2010年至2019年，研发生产力稳步下降，而在2020-2021年期间受新冠肺炎资产的推动出现了短暂改善，但随后在2022年再次遭遇下降，步入2023年，我们又重新看到一些改善迹象。本年度报告是基于纳入更多资产和产品线的数据集建模。根据本年度的建模计算，内部收益率已从上年的1.2%（这是我们开始这项分析以来的最低水平）回升至4.1%。

内部收益率取决于效率（研发周期时间和成本）和价值创造（风险调整后的预测销售额），两者均有多个参数可以改善结果。因此，必须深入了解药物从发现阶段到商业上市所需研发成本的趋势，以及研发管线中资产的风险调整后预期收入。

据统计，2022年到2023年，报告分析企业数据集的研发总支出从1,392亿美元增至1,455亿美元，增幅达4.5%。然而，药物从发现阶段到商业上市所需的平均研发成本基本不变，维持在22.84亿美元，这反映出本年度分析的资产和产品线范围有所扩大。