生成式AI有望革新印度制药行业，但并非易事，安永表示

根据安永的一项研究，生成式人工智能（Gen AI）可以在2030年前推动医疗保健和制药行业的生产力提高30%至40%。生成式AI在印度的制药和医疗保健领域具有巨大的潜力，可以通过促进效率和创新来改变这些行业。在医疗保健行业中，生成式AI正在加速患者体验、收入周期管理和临床操作。

安永的研究显示，生成式AI的应用正在医疗保健和制药领域迅速增长，其中66%的医疗保健组织和50%的制药公司已经启动了概念验证项目。在制药行业中，25%的公司已经在生产中应用了生成式AI技术。

生成式AI被用于解决医疗保健中的一些最紧迫的问题，包括提高偏远地区的高质量医疗服务、增强远程医疗和提高诊断准确性。56%的组织将运营列为实施生成式AI的首要任务，其次是临床服务、财务和运营（44%），还有33%的组织认为客户服务和销售是AI影响的领域。

在制药公司中，50%的企业专注于客户服务、制造、供应链和运营，而25%的企业优先考虑采购。

根据该研究，这些投资带来了可衡量的影响：44%的医疗保健公司报告了收入增加和客户满意度提升，而75%的制药公司看到了成本降低和客户满意度的提高。

研究确定了一些关键领域，可以通过生成式AI进行转型：

医疗保健： AI驱动的自动化可以提高临床文档、收入周期管理、患者参与和合规性的效率，预计效率提升可达30%至35%。

制药： 在分析了超过500个角色后，AI在销售（40%）、供应链（38%）和生产（35%）方面的增强预计可推动35%至40%的生产力提升。

目前，AI赋能的医疗文档助手正在帮助医疗机构更有效地创建和管理患者记录，减轻医生的行政负担。生成式AI赋能的收入周期管理系统也在提高准确性、降低成本并简化账单处理。AI聊天机器人通过自动化常见问题解答并提供全天候支持，改善了患者的参与度。

在制药行业中，生成式AI辅助的研发解决方案加快了监管提交并改进了药物发现。Golden Batch Analytics和其他制造AI技术提高了生产效率和产品质量。销售团队通过分析市场趋势并向医疗保健提供者提供更具数据驱动的建议，进一步提升了业务表现。

然而，由于患者数据的敏感性，数据隐私和法规遵从仍然是主要关注点。基础设施现代化也是一个问题，因为许多医疗保健组织仍在使用无法处理AI的过时IT系统。缺乏合格的AI专家来实施和监督这些技术也是一个重大障碍。

(全文结束)