生物技術的數字化轉型：競爭優勢

在過去的幾年裡，生物技術行業經歷了令人難以置信的增長。 儘管其他行業在 COVID-19 大流行期間步履蹣跚，但全球政府和市場轉向生物技術行業，以幫助研發重要疫苗和創新療法。

美國和歐洲生物技術公司的股價飆升是標準普爾 500 指數的兩倍。 中國生物技術公司的增長速度是非生命科學公司的六倍。 本白皮書探討了數字技術在生物技術領域的當前應用，並建議實施特定的數字化轉型戰略。

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目錄

• 什麼是生物技術的數字化轉型？
• 生物技術行業面臨的挑戰
• 生物技術公司可用的技術類型
  案例研究 - 數字孿生技術

1. 整合數據存儲和訪問
2. 簡化研發流程
   案例研究：預測藥物副作用
3. 供應鏈透明度
4. 改善患者互動和護理
5. 解決人員配備挑戰

不實施數字化轉型的風險

用尖端技術解決方案改造生物技術

傳統上，生物技術公司在人工智能、物聯網 (IoT) 和量子計算等某些數字技術方面的創新速度相對較慢。 然而，COVID-19 大流行的影響已經改變了生物技術公司的數字思維方式。

對數字化轉型的投資迅速加快，以適應遠程工作環境和對尖端藥物和治療的更快需求。

絕大多數 (76%) 的生物技術領導者將數字創新視為競爭優勢。 想要保持競爭力的公司應該迅速採取行動，與其他生物技術公司保持同步。 這對於可支配資源較少的中小型生物技術公司尤其重要。

什麼是生物技術的數字化轉型？

生物技術的數字化轉型是將數字技術整合到生物技術公司的所有領域，優化運營和價值交付。 生物技術數字化轉型的必要組成部分也是一種文化變革，生物技術公司特別需要挑戰當前市場並進行創新以實現差異化。

生物技術行業面臨的挑戰

生物技術行業面臨著其他行業通常不會面臨的一系列獨特挑戰。 幸運的是，如果實施得當，技術解決方案可以幫助減輕或加強對這些挑戰的響應。

• 嚴格而復雜的監管要求——全球各國政府都制定了嚴格的法規，生物技術公司必須遵守這些法規，以確保公眾的健康和安全。 此外，許多政府都有自己的政策和監管機構，必須批准新產品和治療方法。 美國、中國、土耳其、巴西和韓國等國家/地區都有自己的國家和地方監管機構。
  
  
• 研發成本高——生物技術公司花費大量資金來開發、測試並獲得其產品和治療的批准。 單一藥物的研發成本很容易超過 10 億美元。 除了成本高之外，研發週期（從構思到上市）平均需要15年左右。 這使得生物技術公司十多年來無法從投資中獲得任何回報。
  
  
• 消費者價格壓力——藥品定價在經濟和政治上都是一個熱點問題。 在像美國這樣缺乏國家醫療保健計劃的地方尤其如此。 許多政府已提議對生物技術公司的定價模式進行額外限制。 這當然會減少利潤。 然而，供需可能會影響行業利潤，因為在 2015 年至 2018 年的強勁表現之後，生命科學行業的收入下降了 35% 至 45%。
  
  
• 人才短缺——全球大流行增加了對生物技術行業醫療解決方案的需求。 全球的生物技術公司都在努力尋找和留住頂尖人才。 根據對 350 名生命科學人力資源專業人士和招聘經理的調查，超過一半的公司平均花費超過 9 週的時間來招聘候選人。 除了研究人員和科學家等技術人員外，越來越多的公司正在採用人工智能 (AI) 等先進技術，這要求公司僱用數千名數據分析專業人員、網絡專家和工程師。
  
  
• 負面的公眾認知——雖然生物技術公司迅速努力提供 COVID-19 大流行期間所需的疫苗和藥物治療，但公眾對該行業的新技術越來越擔心。 這在很大程度上是大流行期間向公眾發布的信息發生變化或誤導的結果。
  
  
• 競爭加劇——風險資本家認為生物技術行業具有巨大的潛力。 普遍的共識是，生物技術行業已經成熟，風險比過去要小。 出於這個原因，風險投資活動在 2021 年增加了 45%。同年，僅美國股市就有 100 多家生物技術 IPO。 雖然美國繼續在生物技術投資方面處於領先地位，但歐洲和中國正在迅速取得進展。 歐洲和中國的生物技術公司最近獲得的資金分別翻了一番和四倍。

生物技術公司可用的技術類型

在數字化轉型方面，每個生物技術組織都有不同的需求。 領導者必須確定可用的工具並了解它們的潛在好處和影響。 德勤對 150 位生物技術領導者進行了一項調查，以了解他們將把技術重點放在哪裡。 一半的受訪者表示雲計算是優先事項。 其他關鍵技術包括人工智能 (38%)、數據湖 (33%) 和可穿戴技術 (33%)。

• 雲計算——隨著勞動力轉移到遠程工作，許多生物技術公司開始迅速將其網絡和數據存儲技術轉移到雲端。 除了幫助員工從任何地方訪問重要數據和研究之外，雲計算還允許公司有效地擴展。
  
  
• 人工智能——越來越多的生物技術公司開始尋求人工智能來幫助分析大量數據、運行模擬並預測藥物試驗、研究數據和運營效率的結果。 像諾華這樣的公司甚至為他們打算如何合乎道德地使用人工智能製定了指導方針。
  
  
• 可穿戴設備 - 穿戴式傳感器和監視器等可穿戴技術正在幫助研究人員在臨床試驗期間遠程觀察患者。 這可以幫助簡化流程，但也可以將臨床試驗擴展到研究人員所在的地理區域之外。
  
  
• 虛擬或增強現實——AR 和 VR 技術可以幫助生物技術公司遠程查看和配置設備或參觀製造設施。
  
  
• 物聯網 (IoT) - 物聯網解決方案可以幫助改善供應鏈跟踪，並且可以自動傳達潛在問題，例如可能影響運輸中的產品和敏感材料的溫度控制故障。
  
  
• 區塊鏈技術——一些製藥公司正在尋求利用區塊鏈來提高在發生污染或召回的情況下追踪藥瓶來源的速度。 大約 70% 的生命科學領導者表示，他們將在未來十年將區塊鏈技術添加到他們的工具包中。 一些專家認為，這項技術可以為該行業增加高達 30 億美元的價值。

案例研究 - 數字孿生技術

直到最近，臨床試驗僅依靠人類（或其他活著的參與者）來了解各種藥物和治療如何影響生物元素）。 這種方法存在很高的風險，因為錯誤計算可能會產生嚴重的副作用。 生物技術公司有必要緩慢進行，以確保一切都經過精心計劃。 這可以為研發過程增加大量時間。

新技術正在湧現，將通過將數字孿生技術引入流程來幫助加速這一過程。 數字雙胞胎是一種虛擬模型，旨在準確模仿現實生活中的物理對象。 這項技術已經在工程設計和製造領域得到應用，工程師可以對設計（風車、汽車等）進行測試，而無需花費成本和時間來構建物理原型。

生物技術公司發現這種應用可以用於生物領域。 2020 年，製藥巨頭葛蘭素史克開始了一項試點計劃，以測試數字孿生技術在疫苗開發過程中的使用。 到目前為止，試點已經成功，葛蘭素史克表示他們將計劃將這種方法作為標準做法推廣到整個組織。

成功數字化轉型的關鍵策略

1. 整合數據存儲和訪問

數字化轉型戰略的成功實施在很大程度上取決於組織內數據的存儲、組織和訪問情況。 調查表明，這對許多生物技術公司來說仍然是一個挑戰。 雖然數據的使用是所有生物技術研究和運營的核心，但一些公司仍然擁有分散的數據存儲系統。

一些科學家報告稱，由於數據位於多個位置，因此每週要花費 8 到 10 個小時在低價值的數據管理任務上。 這些節省的時間可以用於更有價值的任務，例如藥物開發。 一項研究發現，改進數據工作流程可將抗體發現時間縮短 9 個工作日。

• 實施雲存儲——雲計算和存儲可以幫助公司簡化整個組織中數據的存儲和訪問。 這不僅提高了可訪問性，而且云計算可以幫助降低維護現場服務器的運營成本。
  
  
• 利用數據湖- 數據湖是數據集的大規模整合，由公司內的各個團隊使用和存儲。 通過將數百個零散的數據源匯集到一個源中，它創造了識別趨勢並提高人工智能效率的新機會。 在肺癌治療的開發中，輝瑞能夠加速藥物化合物的發現，因為它們的組合分析生態系統整合了來自多個來源（基因組學研究庫、臨床試驗和電子病歷）的數據
  
  
• 分析工具- 儀表板和其他分析工具可以幫助簡化數據系統的輸出，並為研究人員和管理層提供更好的可見性，以識別領先指標並幫助推動更快的決策。 將數據放在一個地方可以更輕鬆地構建這些分析工具。 阿斯利康通過創建一個“控制塔”來解決這個問題，該控制塔使用分析儀表板和人工智能預測來幫助領導者提供有價值的洞察力來推動決策制定。

關鍵要點

為了有效地執行數字化戰略，生物技術公司首先需要努力簡化其數據收集和分析輸出。 這有助於提供額外的見解，通過提高研究團隊的效率來提高研發效率並降低成本。

2. 簡化研發流程

生物技術公司每年花費大量資金研究和開發最新的醫療方法。 在全球範圍內，生物技術公司在研發工作上的花費超過 550 億美元。 控制這些成本對於確保公司能夠保持競爭力至關重要，尤其是在新興生物技術公司以低開銷出現的環境中。

根據一項針對製藥業高管的研究，72% 的人認為數字化轉型對於改進和簡化研發流程至關重要。 即使是簡單的改進也會對開發效率和降低總體成本產生重大影響。

• 實施生物技術項目管理軟件- 生物技術公司有數百項研究、項目和研究工作同時進行。 通過實施集中的生物技術項目管理軟件，公司可以更好地全面了解資源分配的位置，並跟踪哪些項目按計劃進行或需要額外支持。 當全球有多個團隊致力於開發單一療法時，這一點尤其重要。
  
  
• 開發人工智能——人工智能和機器學習可以分析大量研究數據以簡化研發過程。 這些工具可以將選項從數千種可能的場景縮小到人類研究人員可以單獨評估的少數可行解決方案。 一項研究發現，50% 的生物技術公司計劃到 2025 年實施人工智能係統。據麥肯錫全球研究所稱，這預計將為全球生物技術和醫療保健行業增加數千億美元。
  
  
• 虛擬臨床試驗——美國 FDA 和歐洲藥品管理局都承認並批准了生物技術公司如何在臨床試驗中使用數字技術的指南。 虛擬技術對整個臨床試驗過程產生重大影響。 例如，Clara Health 能夠利用公共網絡數據幫助將虛擬試驗候選人的招聘速度提高 400%。

關鍵要點

利用技術簡化研發可以顯著提高生物技術公司開發新療法和藥物的速度，並降低試驗成本。 生物技術公司應專注於使其更有效的技術，例如利用人工智能和遠程進行臨床試驗。

案例研究：預測藥物副作用

對藥物和其他醫學治療的不良反應是世界各地監管機構的主要關注點。 僅在美國，每年就有超過 200 萬人因藥物不良反應住院。 出於這個原因，研發過程可能會很慢，以確保已識別或減輕所有主要副作用。 加快生物技術公司確定預期副作用的能力可以減少研發時間並降低成本。

2018 年，哈佛醫學院和諾華生物醫學研究所的研究人員提出了解決方案。 使用包含 600,000 份醫生報告的海量數據集，他們能夠使用開源機器學習程序來識別和預測哪些患者最有可能對他們的治療產生負面反應，以及可以預期的副作用類型。

該算法發現，超過 220 種單獨的蛋白質可能與特定的藥物反應有關。 雖然這是一個巨大的突破，但要進一步發展這項技術，還有很多工作要做。 目前的模型仍然只評估了人類基因組中不到 1% 的基因。 然而，對這項技術的改進可能會顯著縮短醫療研發時間。

3. 供應鏈透明度

供應鍊是生物技術行業的重要組成部分。 研究人員和科學家依賴於在世界各地處理、發送和接收敏感化合物和材料的能力。 擁有技術支持的供應鏈對於必須以某種方式處理的藥物和治療（例如，溫度控制的運輸）尤為重要。 錯誤會削弱這些治療的有效性或使它們對患者有害。

• 驗證真實性的區塊鏈——根據世界衛生組織的數據，發展中國家流通的所有藥品中約有 10% 是假冒的。 雖然這個數字在西方國家不到 1%，但使用假藥和治療方法可能會產生毀滅性的影響。 區塊鏈技術可以幫助支持將藥物追溯到其來源的能力。 這對於快速解決污染和召回問題也很有用。
  
  
• 自動化藥物製造——混合化學品和包裝藥物等任務很容易出現人為錯誤。 通過機械和軟件應用程序實現自動化可以加快和減少藥品和其他醫藥產品生產過程中的錯誤。 這也減少了過程中生物危害性污染的機會。 到本世紀末，僅製藥行業的自動化價值預計將達到近 200 億美元。
  
  
• 計算機視覺- 計算機視覺是人工智能技術的一部分，專注於使用圖像（照片、視頻等）分析情況並做出決策的算法。 該技術可用於供應鍊和製造設施，以查找質量控制問題（例如，包裝錯誤）。
  
  
• 物聯網 (IoT) 技術——物聯網技術可用於創建一個充滿智能設備的供應鏈，這些設備協同工作並共享貨物位置和溫度讀數等信息。 該技術還可以修改發貨以避免瓶頸或自動解決供應鏈短缺問題。

關鍵要點

生物技術供應鏈可以從用於提高效率、透明度和可靠性的技術中受益匪淺。 通過數字化轉型，生物技術公司可以實施計算機視覺和物聯網設備等尖端工具，這些工具可以提供反饋並做出實時決策或建議。

4. 改善患者互動和護理

COVID-19 大流行徹底改變了生物技術公司和醫療提供者與患者互動的方式。 一項研究發現，85% 的人對通過在線工具和資源管理自己的健康充滿信心。 這可以為希望將研究和試驗擴展到其地理區域之外並提高最終用戶滿意度的生物技術公司帶來巨大的機會。

生物技術公司面臨的一個巨大風險是它們與非生命科學公司日益直接的競爭。 Apple 和 IBM 等大型科技巨頭正在提供技術平台，用於收集、分析和直接向消費者提供與健康相關的數據。 這可能為生物技術公司創造機會，與這些科技公司建立合作夥伴關係，以利用他們的設備和數據的訪問權限。 這也將有助於減少試圖在自己的遊戲中擊敗科技公司的挑戰。

• 部署可穿戴技術- 附在患者身上的設備可以幫助生物技術公司從世界任何地方實時收集和監控他們的患者和試驗參與者。 該技術還可用於診斷或預測重大健康狀況的風險。 雅培最近推出了一種可穿戴設備，可以監測糖尿病患者的酮水平並幫助預防酮症酸中毒。 今年，FDA 批准了首個使用可穿戴腕帶刺激神經和緩解症狀的纖維肌痛非藥物治療。
  
  
• 將患者數據轉移到基於分類帳的技術- 每年，衛生專業人員之間的溝通不暢使該行業損失超過 110 億美元。 區塊鍊等基於賬本的技術可以改善醫生和生物技術公司之間的患者數據流，以確保重要健康數據的準確傳輸。
  
  
• 擁抱虛擬現實——VR 和 AR 可以讓生物技術公司能夠遠程監控患者，就好像他們在同一個房間一樣。 這可以使生物技術公司甚至能夠在患者自己舒適的家中引導患者完成試驗。

關鍵要點

技術將改變生物技術公司吸引客戶和患者的方式。 生物技術公司可以與現有技術平台合作，也可以開發自己的技術平台，讓患者通過可穿戴技術、基於分類賬的患者記錄和虛擬現實，更好地控制監測和訪問健康數據。

5. 解決人員配備挑戰

近年來，生物技術行業一直在努力保持關鍵技術和研究職位的填補。 這些空缺職位的成本很高，包括減慢關鍵工作的執行速度和現有員工超載。 隨著生活成本上升、工資上漲和員工倦怠，公司還需要專注於留住現有員工隊伍。 人員流動成本有據可查，根據角色的不同，成本從年薪的 33% 到超過 200% 不等。

隨著公司製定和實施數字化轉型戰略，他們將需要更多具有技術背景的專業人士，包括數據工程師、網絡架構師和軟件開發人員。 SHRM（人力資源管理協會）向美國、中國、巴西和印度的 IT 領導者詢問了全球 IT 人員配置狀況。

在接受調查的 1,000 名領導者中，73% 的人表示擔心能夠招聘和填補技術職位。 2021-2023 年企業新興技術路線圖報告反映了這種情緒，64% 的 IT 高管認為人才短缺將阻礙公司採用新興技術。

• 專注於改造現有資源——公司可以為現有員工提供發展計劃，以幫助他們跟上可用的新技術。 發展選項包括內部研討會、教育報銷或改變職業發展計劃。
  
  
• 放眼生物技術行業之外——幫助支持生物技術公司實施數字化戰略所需的大部分人才將來自生物技術行業之外。 由於許多公司都在接受技術和數字化轉型，因此公司可以從其他行業的專業人士那裡受益，這些專業人士已經在這些類型的舉措方面擁有經驗。

• 利用遠程工作——一些公司正在全球範圍內尋找新人才。 COVID-19 大流行表明，許多員工能夠在世界任何地方工作。 通過為更廣泛的全球人才庫提供遠程工作安排，在區域運營的生物技術公司可能會更成功地填補技術角色。

關鍵要點

人才，尤其是技術領域的人才，對未來生物科技公司的成長和發展至關重要。 生物技術公司將需要關注多種方法，包括對新員工進行再培訓、提供工作場所的靈活性以及吸引非生命科學工作者。

不實施數字化轉型的風險

預計全球生物技術行業將在未來十年繼續呈指數級增長。 一些預測預計到 2028 年的增長率將超過 15% (CAGR)。想要保持競爭優勢的生物技術公司還需要接受該行業技術的快速發展。

尤其如此，因為世界各國政府現在都意識到生物技術是一個潛在的國家安全要素。 未能成功執行數字化轉型可能會對公司保持其市場份額的能力產生重大影響。

• 失去合規性——無法有效應對監管變化的生物技術公司可能會面臨罰款或被關閉的風險。
  
  
• 新市場進入者——每年有超過一百家新的生物技術公司上市，風險投資家投資數百億。 這些新公司的優勢在於不會從過時的遺留技術開始。
  
  
• 成本上升——開發新生物技術的成本預計會增加。 不利用技術來降低這些成本的公司可能會被市場淘汰。

• 加速數字化接受——一項針對製藥專業人士的調查發現，30% 的人認為，由於 COVID-19 大流行，數字化轉型已經加速了 6 年多。 這將使後期採用者難以趕上。

雖然技術解決方案有很多好處，但行業領導者需要將精力集中在適合其戰略願景的技術上。 實施新技術的成本可能很高，因此仔細規劃和執行您的數字化轉型至關重要。