解鎖AI醫療新紀元：醫療行業AI應用成功落地的三大關鍵

北京2026年1月12日 /美通社/ -- 當前，全球AI技術浪潮發展日新月異，正在以前所未有的速度重塑千行百業。作為最早一批擁抱AI技術的行業之一，醫療與生命科學行業正在與AI技術深度融合，從臨床試驗、藥品研發再到診療協助，AI技術在醫療與生命科學行業的全生命周期發揮重要作用，推動醫療領域創新變革。

世界經濟論壇最新發布的《醫療人工智能未來藍圖》白皮書顯示，2024年至2032年，全球醫療AI市場將以高達43%的復合年增長率快速擴張，市場規模預計在周期末達到4,910億美元。其中，生成式AI在醫療領域的增速將領跑其他行業，預計以85%的復合年增長率在2027年實現220億美元的市場價值^[1]。

然而，要成功打造可商業化的AI應用需要企業大量資源與工程化能力投入。亞馬遜云科技中國區行業集群總經理沈濤表示，AI技術在醫療行業成功落地有三大關鍵因素：首先，高質量的數據基礎；第二，找到合適的行業應用場景；第三，擁抱前沿科技如Agentic AI。

數據制勝：構筑企業差異化壁壘

醫療與生命科學行業是典型的數據密集型產業，數據來源廣泛且標準化不足，通常具有異構且分散的特點，形成難以逾越的數據孤島。研究人員通常需要花費大量時間與精力收集與處理數據，方能啟動實質性的科學研究工作，極大地限制了AI賦能醫學創新的進程。沈濤認為，如今，人工智能技術正在加速迭代，然而一個核心要素保持不變，高質量與安全的數據基礎始終是醫藥企業實現AI價值創造的根基，也是企業構建差異化競爭力的關鍵。 

云作為重要技術和數據的基座，能夠有效聚集和治理數據，為生成式AI應用提供高質量的數據基礎。亞馬遜云科技通過提供行業領先、靈活可擴展的大數據能力，覆蓋從數據的攝入、存儲和查詢、數據庫、數據湖、到數據分析、商業智能（BI）及數據治理，再到人工智能與機器學習創新的各個環節，幫助企業打破數據孤島，統一治理異構數據，實現基于數據的業務洞察，進而為推動變革性的AI項目奠定堅實基礎。

業界領先的生物制藥企業輝瑞中國選擇亞馬遜云科技構建現代化數據基座，應用亞馬遜云科技數據存儲、云數據倉庫等服務，高效管理任意規模的數據，輕松運行PB級結構化和非結構化數據的高性能查詢，實現異源數據的統一治理。此外，輝瑞中國開發人員可以便捷、高效地使用商業智能工具來分析所有數據，以獲得應用程序和系統的實時運行見解。輝瑞中國無需擔心底層基礎設施的穩定與合規等問題，可以集中精力在業務創新與藥物研發上，加速商業變革與規模化增長。

從探索到落地：生成式AI重塑醫療行業

在醫療與生命科學領域，生成式AI的應用正迎來由探索走向落地的關鍵轉折。沈濤指出，行業領先機構已不再停留于單純的技術試驗，轉而聚焦于將能夠產生實際效益的生成式AI解決方案進行規模化部署。越來越多的客戶正加速優化并整合生成式AI的應用流程，力求在臨床試驗、藥物研發、商業運營及企業管理等核心環節，最大化技術的價值與影響力。

亞馬遜云科技致力于通過降低構建生成式AI應用關鍵路徑的門檻，加速生成式AI在醫療行業不同場景的落地應用，驅動醫療行業邁向智能化與精準化的新階段。基于多年深耕醫療與生命科學行業的深厚經驗，亞馬遜云科技與全球合作伙伴一起，針對臨床試驗與藥物研發等具體業務場景，開發定制化解決方案，助力醫藥企業充分釋放生成式AI的價值潛力。 

例如在臨床試驗環節，當前，制藥行業的臨床試驗流程早已亟需革新。由于臨床試驗環節會產生海量的非結構化數據，處理這些數據非常耗時且容易出錯，將一種新療法推向市場平均需要6-7年，成本最高可達26億美元。亞馬遜云科技智能醫學內容生成中心（Medical Insights Hub）方案基于生成式AI技術，提供智能醫學寫作和翻譯功能，顯著提升醫學文檔生成與優化效率，有效激發研究人員的生產力和創造力。

知名醫藥公司復星醫藥使用亞馬遜云科技的生成式AI技術和智能醫學內容生成中心，構建"臨床試驗報告一致性檢查"和"研發文獻翻譯"兩大功能，顯著提升內容撰寫效率與精準度，解放科學家生產力。其中，"臨床試驗報告一致性檢查"能夠幫助科學家一鍵式完成報告初期一致性檢查，覆蓋研究人員文件修訂工作90%內容，相應工作效率提升70%，每一份報告交付可節省40小時，大幅提升內容修訂效率。

全球領先的科技公司默克（Merck）基于亞馬遜云科技構建全新的現代化臨床數據平臺，推動臨床試驗的數字化轉型。這一前沿平臺成功將分散的臨床、運營、監管及安全數據整合為"單一真實數據源"，在確保數據完整性的同時，加速臨床試驗進程。此全新架構還為先進AI應用奠定了堅實基礎——包括利用生成式AI自動撰寫試驗方案與報告、應用預測模型評估試驗成功率、開發協議優化仿真工具，以及構建合成對照組等創新實踐。

在藥物研發環節，制藥界流傳著一個殘酷的"三十定律"：一款新藥的誕生，平均需要耗費十年光陰，投入數十億美金，而最終成功率卻不足10%。亞馬遜云科技提供可拓展、穩定的云計算能力，以及完全托管的機器學習服務能力，助力客戶高效訓練和部署機器學習模型，對專有模型進行訓練、調優和推理，不斷提升其預測能力和準確性，從而加速靶點發現、化合物設計等生命科學領域的應用場景。

未來已來：Agentic AI引領醫療行業新變革

最新數據顯示，Agentic AI在醫療行業正經歷爆發式增長，市場規模預計從2025年的8.9億美元增長到2035年的384億美元，在2025年至2035年間實現約45.6%的復合年增長率^[2]。沈濤表示，當下，我們正從生成式AI邁向Agentic AI新時代，智能體具備更高自主性與智能性，能夠在推理、規劃和執行復雜任務等多個環節提供全方位支持，亞馬遜云科技始終致力于將前沿技術轉化為可落地的業務解決方案，助力客戶實現真正的業務價值與商業革新。

亞馬遜云科技推出了一款面向醫療與生命科學行業的開源Agentic AI工具包（open-source agentic AI toolkit），該工具包基于Amazon Bedrock構建，其核心亮點在于提供了一個不斷擴展的"入門級Agents（智能體）"目錄，這些智能體均經過定制化設計，適用于醫療與生命科學行業的特定場景。開源Agentic AI工具包幫助開發者和醫療行業專家免去從零構建智能體的繁瑣過程，大幅節省寶貴時間，將更多精力投入到高價值的研發與業務創新之中。2025年10月，Amazon Bedrock AgentCore正式可用，作為一款創新的Agent平臺，Amazon Bedrock AgentCore為開發者提供了全面的支持，幫助企業快速將Agent從試點階段推進到生產環境，為各行業提供高效、可靠的Agent解決方案。

臨床智能企業Cohere Health利用Amazon Bedrock AgentCore構建了AI驅動的輔助工具Cohere Review Resolve?，能分析結構化和非結構化數據，如臨床記錄、患者病歷和傳真等，優化健康保險計劃中醫療必要性審核的準確性和效率。Cohere Health預計，基于Amazon Bedrock AgentCore提供的核心能力，Review Resolve?將使審核時間縮短30%-40%，還將幫助健康保險計劃將臨床判斷的準確率提高約30%，從而節省醫療費用支出并改善患者預后。

阿斯利康（AstraZeneca）正在構建一款基于生成式AI的對話式分析解決方案，幫助內部團隊高效分析全球市場醫療專業人士的診療文檔。該解決方案采用一套動態化的智能體協同工作流：首個智能體將自然語言轉化為SQL查詢指令實現數據檢索，第二個智能體將查詢結果轉換為基于Python的可視化圖表，第三個智能體生成全面分析報告。通過部署智能體系統，阿斯利康將查詢響應時間縮短50%，使內部團隊能夠挖掘出此前難以獲取的處方模式與診療缺口等方面的寶貴洞察。憑借模塊化架構設計，這些智能體可在多個平臺復用，為未來AI驅動的分析項目奠定可擴展的基礎。

十年前，鮮有人能預見人工智能會深度融入我們的日常生活，改變我們出行、購物、聆聽音樂和獲取新聞的方式。如今，醫療領域正經歷著類似的變革浪潮，AI已經走出概念驗證階段，正在各個關鍵流程與環節中驅動實質性進展。未來，隨著Agentic AI技術的不斷成熟與落地，醫療與生命科學行業將迎來前所未有的創新機遇。亞馬遜云科技將基于領先的云計算與AI能力，并聯合全球數十萬家合作伙伴，持續推動AI技術在醫療與生命科學領域的深度應用，為醫療行業的智能化發展注入強勁動力。