德意志银行：德银 量化AI赋能试验交付的影响

摘要

本报告探讨了人工智能与机器学习（AI/ML）在制药行业临床试验中的应用潜力，重点分析了其在降低成本和缩短时间方面的量化影响。 研究指出，AI/ML技术能够显著优化第三阶段临床试验的资源负担，并缩短整体试验周期。 尽管制药行业在采用新技术方面历史表现较为缓慢，但AI赋能的试验交付模式展现出明确的效率提升空间。 报告提供了基于行业数据的量化指标，旨在为生命科学工具及生物制药服务领域的投资者提供参考。

主要观点

• AI/ML技术具备在第三阶段临床试验中驱动实质性成本节约的潜力。

• 在临床试验中使用AI/ML解决方案平均可实现18%的时间缩短。

• 制药行业在历史上对新技术的采纳速度较为缓慢。

论述逻辑

• AI/ML技术应用 -> 优化临床试验流程 -> 降低资源负担(最高28%)与缩短试验周期(平均18%) -> 提升临床试验交付效率 -> 潜在的行业成本节约。

关键展望

• 报告未明确给出具体的未来时间窗口或价格预测，仅强调了AI/ML在临床试验中的效率提升潜力。

推荐标的

• 报告未明确给出推荐标的。