尤瓦尔﹒赫拉利在《未来简史》中的一个重要观点是“生物也是算法”。仰望星空，生命体会不会成为数字化的存在，是50年或者100年后我们要面对的话题。活在当下，我们正迎来一轮全球生物技术与大数据“双叠加”的浪潮，大数据与生物医药产业深度融合，从深层次驱动产业变革，构画不一样的产业运行图景。

　　大数据已经从研发、制造、医疗服务各个环节进入生物医药产业链的应用场景之中，或提升效率，或提高精度，并催生新产品和新业态。

　　在新药研发领域，由于药物研发是化学、生物、药理、临床等十几个学科知识的综合运用，平均每个药物背后的研发数据资料多达数千甚至数万页。大数据技术有助于从海量临床记录和医学期刊中，帮助研究人员“站在巨人的肩膀上”发现创新的机会，确定新药物的研发方向，减少药物开发成本，提高成功率。

　　在制造领域，大数据与AI结合，产生了智能医学影像、医疗机器人等新的产品解决方案。此外，大数据、云计算等技术渗透到企业运营、价值链和产品的整个生命周期，推动生产制造、资源计划、供应链管理、营销预测、策略分析、产业供应、决策支持的协同，提升企业资源配置效率和生产效率。

　　在医疗服务领域，大数据在辅助临床决策、慢病管理与治疗、精准治疗方面发展迅猛。IBM的Watson医生，在输入患者的个人信息和癌症分期、病理分期、转移病灶、体力评分、各种检查数据等多项具体结果后，10多秒就可以给出治疗方案，协助医生进行临床决策。大数据在慢病管理方面，通过对个体化治疗数据、个人健康数据以及医保信息、药品的信用卡消费记录等进行融合、分析、挖掘，可以得到准确的预测、推论和高效的决策，为慢病防治与治疗提供帮助。

　　根据中国医学会的一份误诊数据资料显示，中国临床医疗总误诊率为27.8%，其中恶性肿瘤平均误诊率为40%，器官异位误诊率为60%，如鼻咽癌、白血病、胰腺癌等，肝结核、胃结核等肺外结核的平均误诊率也在40%以上，这些误诊主要发生在基层医疗机构。使用大数据+AI价值在于，一方面提高影像辨识速度，另一方面降低漏诊率和误诊率。

　　大数据时代，数据一体两面，是现实世界与虚拟世界的重合与交叠，物理世界中分散的源头创新、研发资源、生产资源、资本资源、顶尖人才、政策服务等要素供给，都可以转化为数据流，并通过数据的高效流动冲破物理世界中阻碍要素流动的藩篱，发挥数据的资源价值作用，释放数据生产力。

　　大数据与生物医药产业的融合，表现为科技创新、现代金融、人力资本等要素数字流的交融，通过更大、更开放的大数据平台体系，充分利用数据的聚合性和流动性，动员了更多的社会资源，形成叠加效应、放大效应，带动了更大规模的协作，推动产业链上下流的协同发展。

　　创新要素数字流，让自上而下创新供给与自下而上需求精准匹配。创新要素资源数字化，通过生物医药产业人才图谱、在研项目图谱等数字平台，以数字化路径提高要素资源的供需匹配效率，提升数字化生产力，打通创新与产业化的传送门，让创新源泉汇入生物医药产业的江河湖海，实现从增加要素供给向放大要素供给的转型。

　　资本要素数字流，让资本与项目精准对接。当资本要素转化为数字流，以数据平台全方位的信息链接、专业化信用评价为引导，为资本提供热门领域或技术研判、企业研判等服务，提升创新资本和创新项目、Idea的匹配效率。

　　人才要素数字流，将全球生物医药领域的领军人才分布情况、研究成果、最新动态等连接为人才协同网络，通过人才的资源衔接，形成知识外溢、技术合作、IP转化、团队落地、资源集聚等效应。

　　大数据和生物医药产业在技术与要素层面的融合，数字化生态群落成为生物医药产业发展的未来趋势。生物医药产业的运行图景表现为企业B端、消费C端和政府G端在若干个供需求点形成的价值闭环生态群落。

　　在政府G端，作为政策、资源、资金的供给方，要素融合为数据流，将改变G端与B端创新供给与创新需求不匹配的情况。政策、资源、资金作为价值引导机制，通过创新供给数据流牵引B端企业，满足创新资源的需求，引导B端自主创新能力的提升。

　　在企业B端，大数据+研发、制造、管理、服务，数据化企业所有的价值点与业务点，一切业务数据化，衍生出若干个B端与G端、C端的价值匹配点。对于创新型企业，大数据打通了生物医药产业链细分化与专业化形成的天然信息壁垒，为创新型企业提供了更多嵌入地区和全球生物产业链分工的机会，也提升了产业链的协同效率。

　　在消费C端，基于大数据的疾病管理、精准医疗、物流配送、远程医疗等，形成了新的医疗服务生态大格局。C端价值需求的数据回流，促进B端的产品、服务改善。

　　生物医药产业链的特点是价值协同而非价值集成，数据流能有效提升G端-B端-C端的协同效率。同时，兼顾生物医药产业的专业性与细分性，可以预见在今后一段时间，生物医药产业的运行图景依旧表现为大数据框架下，若干个小的数据生态群落互联互通，共同推动生物医药产业生态的演变。