【文/王力 编辑/吕栋】
AI制药的竞争，正在从实验室延伸到医院。
10月20日，阿斯利康与美国科技巨头甲骨文（Oracle）宣布合作，计划利用人工智能、云计算和医疗数据，提高临床试验患者招募效率，并探索疾病早期诊断、药物安全监测等应用。
与利用AI寻找药物靶点、设计候选分子的合作不同，此次双方将重点放在新药研发的另一道难题上：如何更快找到符合临床试验条件的患者。
目前，双方签署的是非约束性条款协议，尚未公布交易金额和具体商业安排。
就在五天前，阿斯利康刚与美国AI制药企业insitro达成潜在总额约15亿美元的药物发现合作。从寻找新药靶点到招募临床试验患者，这家跨国药企正尝试将AI引入研发的不同环节。
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对于一家2025年研发费用超过140亿美元的药企而言，AI究竟能节省多少时间和成本更值得关注。
阿斯利康公告和甲骨文公司合作截图来自阿斯利康官网
AI不只帮药企找新药，还要找患者
新药研发的一大难题，是如何找到符合临床试验条件的患者。
特别是在肿瘤和罕见病领域，部分临床试验要求患者具有特定基因突变、疾病分期或既往治疗经历，符合条件的患者相对有限。一旦招募进度不及预期，临床试验就可能延期，增加研发成本，并影响后续药品注册和上市进度。
阿斯利康此次与甲骨文合作，正是希望改善这一环节。
甲骨文美国圣克拉拉园区 图片来自网络
按照双方公告，甲骨文将提供医疗数据、云计算及AI相关技术，阿斯利康则提供药物研发、临床开发和监管方面的经验。
通俗来说，AI有望辅助医疗机构利用电子病历、检验结果等真实世界医疗数据，初步识别可能符合临床试验条件的患者，减少人工筛选工作。不过，具体应用方式和实际效果仍需通过项目验证。
根据合作规划，首个项目拟在阿联酋阿布扎比开展，与当地医疗企业M42合作，重点探索高血压患者管理和临床研究应用。
甲骨文进入医药研发领域，并非临时起意。
2022年，甲骨文以约283亿美元完成对美国医疗信息技术企业Cerner的收购，将电子病历等医院信息系统纳入业务版图，进一步进入医疗机构的日常诊疗流程。
甲骨文收购 Cerner 截图来自甲骨文官网
今年9月，甲骨文又宣布升级生命科学数据智能平台，将真实世界医疗数据与AI分析工具整合。
对甲骨文而言，与阿斯利康合作意味着其医疗业务有机会从医院信息系统进一步延伸至制药企业的研发环节。如果相关技术能够在不同医院和临床研究项目中重复使用，便有望扩大其面向药企的软件和技术服务业务。
不过，医疗数据涉及隐私保护和监管要求。阿斯利康表示，合作将使用去标识化的真实世界数据，公司不会获得能够识别患者身份的信息，具体项目仍须完成相应审查。
目前双方尚未披露收费方式和合同金额，相关商业价值仍需验证。
中国区半年收入35.1亿美元
阿斯利康持续引入AI技术，背后是大型药企不断增长的研发需求。
根据2025年年报，阿斯利康全年实现总营收587.39亿美元，同比增长9%；研发费用达到142.32亿美元，相当于全年营收的约24.2%。
2026年上半年，公司总营收进一步增长至306.72亿美元，按固定汇率计算同比增长6%。同期研发费用达到75.45亿美元，较上年同期继续增加。
不过，在全球业务保持增长的同时，中国市场的表现出现分化。
2025年，阿斯利康中国市场产品销售额为66.24亿美元，同比增长3%，仍是其全球第二大市场。今年上半年，中国区收入为35.1亿美元，按实际汇率计算与上年同期基本持平，按固定汇率计算则同比下降5%，占全球总营收的约11%。其中，第二季度中国区收入为15.87亿美元，按固定汇率计算同比下降13%，降幅较上半年整体水平进一步扩大。
财报显示，中国市场面临的压力主要来自药品集中带量采购及部分产品市场竞争加剧。包括奥希替尼在内的部分核心产品，也面临更加激烈的市场竞争。
与此同时，阿斯利康并未放慢在中国的研发和产业投资布局。今年1月，阿斯利康宣布，计划到2030年在中国投资150亿美元，用于扩大药物研发及生产制造能力，重点涉及细胞治疗、放射性偶联药物等领域。
阿斯利康计划到2030年在中国投资150亿美元截图来自阿斯利康官网
根据公司披露的规划，相关投资将覆盖药物发现、临床开发和生产制造等环节，并涉及北京、上海研发中心及现有生产基地。需要说明的是，这150亿美元属于未来数年的整体投资计划，并非已经发生的研发费用。
这一布局反映出中国市场对阿斯利康的双重意义。一方面，中国仍是重要的药品销售市场，但面临集采和竞争压力；另一方面，中国也在承担更多全球创新药研发及生产任务。
在这一背景下，提高研发效率成为更现实的经营问题。
10月15日，阿斯利康宣布与美国AI制药企业insitro合作，利用AI寻找代谢功能障碍相关脂肪性肝炎（MASH）和心肌病的潜在药物靶点。根据协议，阿斯利康将支付4000万美元首付款，insitro还有资格获得最高约14.6亿美元的研发及商业化里程碑付款，以及未来可能产生的销售分成。
与insitro的合作主要针对药物发现环节，而此次甲骨文合作更侧重临床试验和医疗数据应用。前者希望提高发现合适药物靶点的效率，后者则试图改善临床研究的执行效率。
但AI提高单个环节的工作效率，并不意味着整体研发成本一定下降。
例如，AI即使能够快速筛选大量病历，如果最终成功入组的患者数量没有明显增加，实际节约的成本也可能有限。即便缩短了招募周期，也无法保证候选药物最终通过临床试验。
目前，阿斯利康与甲骨文尚未披露AI能够缩短多少患者招募时间、降低多少临床试验成本，也没有公布具体商业回报指标。
配资实盘排行对于持续增加研发投入、同时面临不同地区市场竞争压力的阿斯利康而言配资炒股会不会越亏越多，AI能否真正提高研发效率，仍需要后续项目给出答案。
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