连云港市工信局：连云港市“AI+医药”融合创新发展三年行动方案（2026—2028年）（9页）.pdf

1、2连云港市“AI+医药”融合创新发展三年行动方案（20262028 年）为深入贯彻落实党中央、国务院关于发展人工智能的战略部署，推动人工智能与医药产业全链条深度融合，依据工信部等八部委“人工智能+制造”专项行动实施意见及江苏省“人工智能+”行动方案等文件精神，结合我市医药产业发展基础与实际情况，特制定本行动方案。一、总体要求立足我市医药产业发展布局，以重点医药企业为引领，以“3+10+1+7”工作体系逐步推动大中小医药企业加速应用人工智能技术，即围绕医药研发、医药生产、经营管理等 3 个重点方向，突出 AI 技术应用 10 个典型场景，创新建设 1 个“AI+医药”公共服务平台，实施 5 项重

2、点工程，加速推动连云港市“AI+医药”融合创新发展。到 2028 年，全市打造行业领先的医药垂直领域大模型 4 个以上，构建医药高质量数据集 5 个以上，研发面向药物研发、生产、质控等环节的医药智能体 20个以上，打造具有示范效应“人工智能+”医药产业典型应用场景10 个以上，培育“人工智能+医药”典型企业 5 家以上。对 40 家以上医药企业完成“人工智能+制造”诊断，累计推动 3 家以上医药企业获批卓越级智能工厂。重点建成“AI+医药”公共服务平台，为医药企业提供覆盖医药创新研发、智能制造、质量控3制、经营决策等全流程 AI 服务。二、重点方向（一）AI+医药研发推动企业加速医药 AI 大

3、模型的开发与落地应用，推动 AI在药物发现、药物分子设计与优化、多组分中药创新药发现与转化、临床试验管理等环节的应用与赋能，鼓励重点医药企业聚焦关键领域实现 AI 技术攻坚，并将医药领域的专业知识以反馈形式反哺研发过程，通过强化学习等技术持续提升新靶点和新药发现效率，加速药物研发和临床试验进度。1.1.精准靶点识别与精准靶点识别与生物标记物生物标记物筛选筛选在疾病机制探究、病证症生物标志物挖掘、药物靶点发现等场景中，利用多模态-多组学数据分析和文本挖掘方法，整合丰富的生物学数据，结合自然语言处理、深度学习、图像识别以及大模型等人工智能技术，整合多维度生物学数据，构建覆盖疾病靶点药物临床全链条的

4、新药研发知识图谱，开展复杂蛋白质结构预测、中药功效物质预测、小分子活性预测等研究，推动药物靶点的识别、生物标志物筛选效率显著提升。2.2.智能药物分子设计与优化智能药物分子设计与优化在药物分子设计和先导化合物优化等场景中，通过运用计算机模拟、分子动力学仿真以及深度生成模型和强化学习算法等人工智能技术，以靶点结构与成药性要求为核心约束，高效生成并筛选出具备高靶点亲和力、高选择性、优异 ADMET 性质与良好成药性的候选化合物，实现药物分子的从头设计及结4构优化。3 3.中医药人用经验数据挖掘和中医药人用经验数据挖掘和创新转化创新转化决策模型研究决策模型研究围绕协定处方和院内制剂向中药新药转化的核

5、心需求，系统采集并结构化整理真实世界中积累的中医临床人用经验数据，构建高质量、可溯源、合规化的中医药人用经验大数据库。引导企业建立 AI 中药复方解析与组分配伍和优化平台，推动形成“数据驱动功效机制解析组方优化智能决策”一体化的中药创新研发新模式，全面提升中药创新药研发效率、科学性与成本效益。4 4.基于风险的临床试验管理基于风险的临床试验管理利用深度学习、自然语言分析等数字技术，构建疾病模型，快速评估临床试验的可实现性及潜在风险，从而进一步优化试验计划及方案，实现实验方案的前置风险管控结合真实世界数据、人工智能技术，精准匹配符合入组标准的患者，提高招募效率，规避受试者流失导致试验中断风险；运

6、用智能化工具，及时发现试验文档、患者入组协议等方面的问题，降低数据核对成本，提升临床试验质量与合规性。使用数字孪生技术，在虚拟环境中模拟临床试验，预测药物反应，提高研发效率。（二）AI+医药生产推动企业将 AI 与工艺开发与优化、生产作业、物料管理、生产设备管理等环节相结合，鼓励企业挖掘工艺参数与质量属性的关联规律，构建工艺调控模型。支持企业推进智能化改造，5部署智能检测设备，形成不同产业链闭环的专用智能体。运用视觉检测、边缘计算等技术提升生产稳定性与产品质量均一性。5 5.生产质检与工艺优化生产质检与工艺优化在原料药、中药、医疗器械生产制造与工艺设计等场景中，强化 AI 技术应用。结合数字孪