表6.5 理解生命科学行业中的新角色

表6.5 理解生命科学行业中的新兴角色

新兴角色	该角色兴起的原因（关键驱动因素）	适用于生命科学中的哪些领域（细分领域）	所需关键技能/描述
AI药物发现平台架构师	生成式AI + 机器学习 + 数字生物学平台加速靶点识别和先导化合物优化	制药、生物技术、合同研究组织	构建/负责AI驱动的发现技术栈；需要生物学 + 机器学习 + 云架构知识
数字化试验与去中心化研究经理	远程/混合试验、可穿戴设备、真实世界数据采集的兴起	临床开发、合同研究组织、制药	管理虚拟/混合试验平台；具备远程医疗、远程监测、数据完整性方面的技能
生物工艺自动化与数字制造工程师	智能/连续制造、生物制品规模化、工业物联网	生物制品制造、制药制造、合同制造	设计数字化工作流程，自动化生物工艺；需要生物工艺 + 自动化 + 数据分析能力
伦理AI与自主系统审计员（生命科学）	AI在药物/试验设计、自主实验室中的应用；治理和可解释性的需求	研发、发现实验室、生物技术	评估AI系统并确保合规与伦理；需要AI治理、法规理解、生物领域知识
工业生物制造工艺开发人员	合成生物学，化学品/疗法的生物制造	生物技术、生命科学制造	开发生物基制造方法；具备发酵、生物工艺、规模化、可持续性方面的技能
真实世界证据与组学整合负责人	组学 + 电子健康记录 + 真实世界数据在监管/商业用途中的巨大增长	制药、监管事务、市场准入	整合基因组学/蛋白质组学 + 患者数据；需要数据科学 + 临床/生物领域 + 法规知识
数字信任与同意管理专员（生命科学）	数据隐私、患者同意、跨境数据流动（DPDP/GDPR等）	数字健康、临床开发、生物技术	管理同意框架、供应商风险、数据治理；需要隐私法、数据架构、利益相关方管理能力
工业数据市场产品负责人（生命科学）	机器/临床/组学数据变现，生态系统平台	制药、生物技术、医疗技术	构建数据变现平台、API生态系统；需要产品管理、数据经济学、领域背景
人机数字协作体验设计师（实验室/诊所）	实验室/诊所日益智能化，需要面向数字生物学 + 人类工作流程的用户体验	发现实验室、临床机构、医疗技术	为使用AI/自动化的科学家/临床医生设计体验；需要用户体验、变革管理、领域熟练度
碳与循环生物制造负责人	可持续性、循环生物学、生物经济需求	制造、生物技术、制药	设计低碳制造、材料循环、循环流程；具备可持续性、生物工程、流程设计方面的技能

AI时代生命科学行业的领导力要务

尽管生命科学行业中的许多实体已经开始培训员工队伍，并为AI时代的新兴角色进行规划，但如今，领导者比以往任何时候都更需要积极引领、鼓励并促进学术界、生物信息学专业公司与AI解决方案提供商之间的合作，因为构建AI模型需要汇集来自各类合作伙伴的数据。数据流还将包括其他来源，例如组学、可穿戴设备，以及多种类型和类别的医疗服务提供者，而这些提供者又受到其与客户所签订协议的约束。领导者必须做好准备，不仅要倡导AI驱动的药物发现流程和科学诚信，还要为数据所有权和问责制相关的复杂问题建立清晰认识。此外，领导者需要制定创新策略，搭建跨行业桥梁，例如ABB与赛默飞世尔将过程工程能力与生物制药分析相融合的案例。将AI驱动的适应性试验设计、患者监测和伦理治理制度化，需要领导者的关注。对自动化、药物放行时机和监管合规的投入，将是领导者持续需要平衡的事项。所有这些还将给领导者带来另一项需要应对的重大挑战：创新、成果和知识产权的归属问题。表6.6详细概述了AI时代生命科学行业领导力将如何演变。

表6.6 生命科学行业的领导力要务：传统时代与AI时代

维度	传统生命科学领导力	AI时代生命科学领导力
核心领导重点	通过科学严谨性和合规性实现发现与安全；研发周期漫长，团队之间整合有限	由AI赋能的速度、精准性和伦理创新；在发现、临床、制造和患者生态系统之间进行实时协作
领导理念	以科学为主导、谨慎、层级化；以准确性、获批和渐进式创新来衡量成功	以数据为主导、敏捷且协作；以发现速度、AI的伦理使用和患者结果来衡量成功
领导风格	以专家为中心、由权威驱动；由资深科学家和临床医生作出决策	网络化且跨学科；领导者整合数据科学家、临床医生、伦理学家和技术专家
决策模式	线性推进、假设驱动，依赖人工实验和回顾性分析	非线性、模拟驱动，使用预测建模、生成式AI和计算机模拟验证

研发与发现领导力
基于实验室实验、试错式分子设计和漫长的人体试验
• 由人工智能赋能的药物发现与临床模拟
• 领导者管理由生物学家和人工智能建模师组成的混合团队

临床试验与证据生成
依赖实体招募、现场监查和手工数据记录
• 采用人工智能进行患者筛选、结果预测和合成对照组构建的适应性、去中心化试验

数据与技术使用
实验室和患者数据碎片化；计算能力有限；生物信息学各自为政
• 集成式人工智能流程，将组学、电子健康记录、影像和真实世界数据结合起来，持续生成洞见

监管领导力
实验之后进行合规；

对审计和不断变化的法规作出被动回应

• 将主动合规、持续监测、可解释人工智能和算法可追溯性内置于工作流程中

伦理导向

伦理监督局限于人类和动物试验规范

• 扩展伦理责任范围，涵盖算法偏见、基因组隐私、知情同意以及人工智能赋能疗法的公平可及性

创新领导力

依赖偶然发现和渐进式实验室突破

• 通过生成式设计、知识图谱和人工智能辅助假设生成，实现系统化、数据驱动的创新

制造领导力

基于批次的生产、手工质量保证和被动纠错

• 人工智能驱动的连续制造

• 由数据分析指导的预测性质量控制和“一次做对”生产

组织结构

垂直且按职能划分：研发、临床、监管和营销独立运作

• 水平且一体化：云连接平台将研究、生产、合规和患者参与联结起来

领导力能力

科学专业知识、监管理解、风险规避和坚持不懈

• 数据素养、伦理前瞻性、跨学科敏捷性和数字化转型愿景

人才与劳动力领导力

聚焦于实验室科学家、临床医生和监管专家

• 由生物学家、数据科学家、人工智能工程师、伦理学家和患者体验设计师组成的融合团队

患者参与

交易式——患者作为试验参与者或终端用户

• 关系式——患者作为数据伙伴

• 人工智能实现持续反馈和个性化护理路径

协作生态系统

合作伙伴关系限于学术界、合同研究组织和政府资助机构

• 开放式创新网络，涵盖云服务提供商、人工智能初创企业、大学和医疗卫生系统

风险与治理

通过文档和定期审计进行管理；对失败容忍度低

• 通过实时人工智能仪表板进行管理；领导者在维护伦理和监管护栏的同时，拥抱敏捷实验

可持续性与可及性

全球可及性和可负担性往往次于盈利能力

• 人工智能支持公平的医疗服务提供、本地化制造和个性化医疗

• 领导者将ESG与社会创新相结合

成功指标

获批药物数量、提交专利数量、监管合规

• 发现所需时间、患者结局、数据透明度和生态系统影响