人工智能加速进入医药研发和医疗服务核心环节，正在推动医药创新从“经验驱动”向“数据与算法驱动”转变。
23日在杭州举行的2025长三角产业创新发展大会上，与会专家表示，在技术快速演进与产业加速重构的双重背景下，区域协同与国际合作的组织能力，正成为影响医药创新效率与成果转化速度的关键变量。
问题在于，医药创新的提速并不必然自动转化为医疗服务的普惠提升。
“看病难、看病贵”仍是多国医疗体系长期存在的结构性挑战：一方面，优质医疗资源在空间分布上不均衡，基层医疗机构承接能力与服务能力不足，导致患者跨区域集中就医；另一方面，医患信息不对称造成诊疗路径不够清晰，叠加创新药研发投入高、周期长、失败率高等因素，推高了医疗与药品供给的综合成本。
如何在提升创新质量的同时，推动医疗可及性与可负担性改善，成为各方普遍关注的现实课题。
原因层面，医药产业链条长、学科交叉强，传统模式下的研发决策依赖实验与经验累积，试错成本高、效率受限。
与此同时，真实世界数据、临床数据、药物化学与生物学数据分散在不同机构与系统中，标准不统一、共享难度大，制约了新技术的规模化应用。
若缺少高质量数据底座和合规流通机制，算法能力难以转化为稳定可复制的生产力，反而可能带来“数据孤岛”“重复建设”等新型成本。
影响正在显现。
专家介绍，人工智能已在靶点发现、分子筛选、临床试验方案设计等环节加速落地，推动研发流程再造。
据相关数据，2025年人工智能参与发现的临床候选药物占比已达到约30%；在理想条件下，可使传统药物研发周期缩短约40%至50%，并显著降低研发成本。
与此同时，中国医药创新能力持续提升，正从以仿制为主加快向以原创为导向转型，临床试验数量增长、国际合作活跃度上升，创新药“走出去”步伐加快。
数据显示，2025年前10月，中国创新药海外授权超过100笔，金额突破1000亿美元，表明国内创新正在与全球产业链、资本链更紧密对接。
对策上，推动“技术突破”转化为“体系能力”，需要政策牵引、产业协同与制度创新同步发力。
近年从强调健康优先发展到推动“三医协同”，再到部署“人工智能+”行动，一系列顶层设计为医药创新提供了方向与路径。
面向实践，长三角在生物医药与数字技术融合方面具备基础优势：科研机构、高校、医疗机构与龙头企业集聚，既有学科交叉的人才密度，也有成果转化的产业承载能力。
下一步关键在于以区域协同方式建设高质量数据平台和智能化科研基础设施，形成覆盖“数据采集—治理标准—安全合规—共享应用”的闭环体系，推动科研范式、产业组织方式和创新机制的系统性升级，减少重复投入，提高跨机构协作效率。
同时，国际合作的重要性进一步上升。
医药创新不仅服务国内需求，也与全球公共卫生安全、重大疾病防控和药品可及性密切相关。
专家认为，中国医药创新需在国际医疗合作与全球健康治理中发挥更大作用，通过技术赋能帮助更多国家和地区改善医疗供给能力与服务效率，推动形成更加均衡、可持续的全球健康合作格局。
特别是在共建卫生健康合作网络过程中，可聚焦数据标准互认、联合科研、临床研究协作与人才培养等方向，探索可复制、可扩展的合作模式，在互利共赢中提升创新效率与公共健康收益。
前景方面，人工智能在医药创新领域仍有广阔应用空间：从药物再利用、个体化治疗方案优化，到医院运营管理与基层诊疗能力提升，均具备落地场景。
值得关注的是，技术越深入介入医疗系统，越需要强化“以人为本”的导向与治理能力，兼顾效率提升与安全可控，守住数据安全、伦理规范与临床有效性底线。
只有把创新成果更多转化为可负担、可获得的健康服务，医药创新的价值才能得到更广泛认可，也更可持续。
医药创新的变革浪潮已至，区域协同与国际合作将成为破局的关键。
在这一过程中，中国既需立足自身优势，也需以开放姿态融入全球创新网络，为构建人类卫生健康共同体贡献智慧与力量。