人工智能（AI）将给整个药物冷链体系带给变革——这种变革不是在很远的未来，而很有可能在短短几年内沦为现实。作为一家积极参与涉及应用于建构活动的企业总裁，我亲眼目睹着这项技术的较慢发展与光明前景，同时也深信这类利用机器学习技术分解生物制药冷链循环内环境危害预测数据的应用程序，终将在旋即的将来迸发出极大的能量。将机器学习与预测分析融合一起，AI转型带给的智能化升级将展现出出有近超强搜寻层面的深度。
这类新型方案未来将会解决问题制药冷链管理领域某些尤为不利的挑战。下面，让我们从几个实例开始谈到：• 基于分析的决策制定: 大多数企业不能捕捉到数据中潜在价值的一小部分。
通过将来自多种来源的数据（例如药品订单、载运路线以及沿途天气数据）汇总一起并加以分析，基于AI的系统将需要面向整体冷链体系获取包括原始可见性的预测数据。如此一来，我们就能在冷链月启动之前作出障碍预测，网卓新闻网，并有针对性地分配应付资源。这种基于分析的决策制定方法，拒绝企业首先在整体冷链之内创建起数据可行性与动态可见性。以此为基础，预测性数据分析将给药品的及时安全性交付给带给严苛确保。
利用分析性决策，冷链物流与整体药品交付给成本、患者用药风险以及药品运送管道中的缺口都将深感增加。例如，来自英国的BenevolentAI公司正在利用一套计算出来与实验性技术-流程平台，期望借以捕猎大规模生物医学数据并据此作出推理小说，最后提高并减缓药物找到流程中的各个环节。
• 供应链管理 (全称SCM): 麦肯锡公司曾在2013年发布一项研究结果，详尽说明了药品供应链领域不存在的相当严重敏捷性缺陷问题。报告认为，药品从制造商到配送中心之间的平均值补货周期为75天，而其他行业仅有为30天。报告同时提及，药品供应链必须在成本、物流、仓储以及库存等方面提升透明度。
从确保药物功效、具体患者身份、监管经销供应以及提高供应链敏捷性等角度抵达，AI技术毫无疑问将给整个制药行业带给全方位提高。以DataRobot为事例，这是一套由开源算法反对建构的AI平台，借以建构低敏捷性药品供应链。其中的算法可以利用药物运送历史数据对自动化流程展开建模。供应链经理可以借以提供可信的模型，进而精确预测特定药品订单否可以与同一地区或者部门掌控的另一项预期订单展开拆分。
• 库存管理: 生物标志物的普及于是以使得个性化药物南北主流。因此，制药企业未来有可能必须储备更加多种化疗药剂，但其中每一种的数量则近多于以往。基于AI的库存管理需要协助我们确认哪些产品的市场需求为充沛（用于频率最低），精确追踪何时需要将产品交付给患者，获取交付给时间并在再次发生延后或者其他影响事件的几小时内较慢寻找替代性交付给地下通道。OptumRx于是以大力利用AI/ML技术管理其在医疗环境中搜集到的数据。
自投放运营以来，AI/ML系统凭借出众的实际展现出，证明自身显然需要在需要额外介入的前提下、通过持续分析数据与结果不断改进自身。早期结果表明，AI/ML显然需要有效地减轻药品库存紧缺或者不足等常见问题，这毫无疑问协助药品冷链体系在敏捷性方面行进了一大步。• 仓储自动化: 将AI技术统合至仓储自动化工具当中，需要减缓通信速度并增加“取件与包”流程中的各类错误。从最基本的意义上谈，AI技术需要预测到哪些药品的存储周期最久，并据此为其登录合适的存放在方位。
以此为基础，冷链服务供应商Lineage Logistics公司乘势将生产效率提高了20%。在另一项应用于当中，AI技术通过计算出来为大量商品寻找最佳摆放方式，从而在协助员工精彩寻找对应商品的同时明显提高出入货流量。
FDA热情亲吻AI与大数据技术从历史看作，由于美国食品药监局（FDA）在监督方面仍然十分严苛，因此很多制药企业对颠覆性技术的反应展现出得比较更为功能障碍。但是，FDA方面早已深刻印象意识到AI技术带给的自学与性能提高潜力。FDA方面目前早已批准后利用AI技术检测患者的糖尿病性视网膜恶性肿瘤以及潜在中风可能性，同时计划尽早实施近期法规，借以修改这类最重要工具的实际用于。夺得竞争优势对于无意将AI技术划入自家冷链的制药企业，下面我们将共享一系列简练具体的打算步骤：1. 作好数据打算工作，并确保数据所有权。
首先，我们必须强劲的数据洗手流水线以及成熟期的物流生态系统，与温度、环境条件以及纸盒涉及的历史记录数据，另加从冷链流程之内搜集到的一切其他数据。如果这些洗手可信的数据还没实施做到，请求立刻著手展开。如果大家早已掌控了数据，接下来要做到的就是检验其所有权。
一部分厂商声称由其系统生成的所有热数据均归其所有，且不容许任何第三方软件操作者这些数据。在这种情况下，我们当然无法将其与其他数据源融合一起以供AI分析。
解决问题有两种办法：协商数据所有权，或者换一家供应商。2. 确认市场需求范围：我们究竟必须在哪里创建竞争优势？再行从需要对冷链产生可分析影响的因素转行——明确因素可以是库存掌控、包优化、物流运输、监管策略或者患者依从性等等。追踪涉及指标，并将其与业务价值紧密联系一起。
3. 如今适合的人选，检验企业的内部能力水平。要实行或者反对AI/机器学习策略，我们必须的往往是传统IT人员缺少甚至显然不具备的技能。因此请求考虑到提高IT团队技能水平，或者以聘用的方式引进掌控AI技术诀窍的新鲜血液。AI技术正处于发展的历史性转折点。
在未来十年当中，AI预计将给全球经济发展作出巨大贡献。单在生命科学领域，AI技术的当前价值就低约9.021亿美元，且预计将从现在到2024年期间维持21.1%的增长速度。作为这一快速增长中的最重要组成部分，我们深信AI技术将给医药供应链的转型升级作出突出贡献。
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