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AI赋能药品研发项目管理实战专题研修班

发布时间：2026-09-22 08:34:52 最近访问：2026-09-22 08:34:52

AI赋能药品研发项目管理实战专题研修班

主办单位

药成材信息技术（北京）有限公司

北京华夏凯晟医药技术中心

各有关单位

当前，全球生物医药产业正处于由人工智能技术驱动的关键转型期。传统药物研发长期受限于“双十定律”的固有瓶颈，研发周期长、成本高、失败率居高不下。在多靶点、多模态药物发现日益成为主流的今天，依赖经验驱动的传统项目管理模式，在应对数据密集型、算法快速迭代的AI研发场景时，已显现出明显的局限性。

人工智能在靶点筛选、分子设计、临床预测等环节的深度应用，正在重构药物研发的底层逻辑。这一变革不仅涉及技术路径的更新，更对研发管理体系提出了系统性挑战：如何在项目全生命周期中有效整合数据、算法与算力资源？如何在跨学科背景下建立统一的沟通语境与协作机制？如何在追求模型迭代效率的同时，满足NMPA、FDA等监管机构对数据溯源、算法透明度和合规性的严格要求？这些问题已成为药企项目管理亟待解决的核心议题。

基于此，我们特组织本次《AI赋能药品研发项目管理实战》专项培训。课程立足药品研发项目管理的专业视角，系统梳理AI技术在药物发现全流程中的应用场景，重点解析AI药研项目在启动规划、进度管控、资源配置、风险治理及合规体系建设等方面的管理要点。通过典型案例剖析与实战场景演练，旨在帮助项目管理人员构建适配AI研发特征的复合型管理能力，掌握混合式项目管理方法，建立科学的里程碑评价体系，并搭建符合监管要求的AI研发治理架构。为此我们将于2026年11月7日至8日在线上举办“AI赋能药品研发项目管理实战专题研修班”，详细通知如下，请各单位积极选派人员参加。

会议安排

会议地点：线上

会议时间：2026年11月7日- 8日

课程大纲及老师介绍

第一天：AI时代下的药品研发项目管理基础与核心流程

模块一：课程导入与行业背景

药品研发项目管理的行业痛点

l“双十定律”下的周期、成本与失败率挑战

l传统项目管理模式在多靶点、多模态药物发现中的局限性分析

AI技术对药物研发范式的重塑

lAI在靶点识别、分子生成、临床预测等关键环节的应用图谱

lAI对研发项目进度管控、成本控制及质量体系构建的潜在价值

课程目标与能力框架

l构建“传统药研PM”向“AI+药研PM”复合能力的转型路径

模块二：AI药物研发核心技术及项目应用场景

AI药物研发主流技术体系解析

l机器学习（ML）与深度学习（DL）在分子性质预测中的算法逻辑

l生成式AI（Diffusion模型、大语言模型）在分子设计与优化中的应用机制

l知识图谱在靶点-疾病-化合物关联分析中的构建与推理

AI技术在研发全周期的应用场景

l早期研发阶段：靶点筛选、虚拟筛选、ADMET性质预测

l临床前研究阶段：化合物结构优化、晶型预测、毒理风险建模

l临床开发阶段：患者分层模型、临床试验方案优化、真实世界数据（RWD）挖掘

典型案例剖析：AI药研项目的“技术-管理”协同模式

l案例1：AI驱动小分子药物从靶点验证至IND申报的项目路径管理

l案例2：AI辅助抗体药物研发的跨学科协作与里程碑设置

模块三：AI药研项目全生命周期流程管理

AI药研项目的阶段划分与关键节点控制

l与传统研发流程的差异：新增“数据治理”“模型验证”及“算法迭代”节点

l各阶段核心交付物（DVP）定义：数据集规格、模型性能评估报告、湿实验验证数据

项目启动：AI项目的特异性启动要素

l数据需求规格书（DRS）：数据来源、质量标准及标注规范

l算法与算力选型：开源框架与自研模型的权衡、异构算力资源配置策略

l组织架构设计：数据科学家、算法工程师、药研专家及PM的角色与职责（RACI矩阵）

项目规划：WBS分解与进度计划编制

lAI项目WBS的构建逻辑：增设“模型迭代闭环”与“数据反馈机制”任务包

l混合式管理方法：关键阶段采用瀑布模型，模型优化采用敏捷开发（Scrum/Kanban）

l工具演示：基于数字化平台的AI药研项目进度可视化管控

项目执行与监控：动态跟踪与偏差管理

l复合监控指标：融合模型性能指标（AUC、RMSE）与研发里程碑达成率

l数据迭代对基准计划的影响评估与变更控制流程

l风险预警机制：针对模型过拟合、数据漂移及算力瓶颈的监控体系

模块四：第一天课程总结与互动答疑

▸ 全天串讲回顾 + 学员实际问题解答

第二天：AI药研项目的资源整合、风险管理与实战落地

模块五：AI药研项目的资源管理与成本控制

AI项目核心资源配置策略

l人力资源：跨学科团队的技能矩阵构建与配置优化

l算力资源：云算力与本地集群的TCO（总拥有成本）分析与调度策略

l数据资源：多源数据（公开库、内部库、合作库）的合规获取与资产管理

AI项目的成本构成与精细化管控

l成本结构分析：模型训练、数据存储、算力租赁及合规审计成本

l估算技术应用：基于类比法与参数法（数据量、模型复杂度）的成本测算

l成本优化路径：模型轻量化、数据复用机制及弹性算力调度

实战演练：AI药研项目资源负荷图与成本预算表编制

l场景模拟：针对特定靶点药物发现项目，制定资源需求计划与预算分解结构（CBS）

模块六：AI药研项目的风险管理与合规体系

AI药研项目的特异性风险识别

l技术风险：模型泛化能力不足、数据噪声干扰、算法黑箱效应

l合规风险：数据隐私保护（GDPR、HIPAA、《个人信息保护法》）、算法可解释性及监管接受度

l协作风险：药研团队与AI团队的KPI冲突与目标对齐

风险评估与分级应对策略

l风险矩阵构建：基于概率-影响矩阵的风险定级

l关键风险应对预案：

l模型风险：交叉验证、独立测试集验证及多模型集成策略

l数据风险：数据溯源审计、脱敏处理及第三方数据合规审查

l监管风险：参照FDA/NMPA指南（如《AI/ML药物研发指导原则》）进行文档规范化管理

案例复盘：某AI药研项目因数据偏差导致临床前失败的归因分析

l根因分析：训练数据集的人群代表性不足导致的模型外推失效

l流程改进：建立数据多样性评估标准（DQA）及偏差纠正机制

模块七：AI药研项目的团队治理与利益相关方管理

跨学科团队（药研+AI）的治理挑战

l语义对齐：药研术语（IC50、PK/PD）与AI术语（Embedding、过拟合）的映射与统一

l目标融合：平衡“模型性能指标”与“实验可操作性/成药性”的双重要求

协同机制与沟通管理

l协作平台搭建：集成数据、模型、实验记录的统一管理平台

l会议机制设计：技术评审会（TRB）与需求澄清会（CRB）的标准作业程序（SOP）

l激励体系构建：设立跨职能团队共享目标（如预测准确率与实验成功率挂钩）

利益相关方沟通策略

l内部治理：向管理层汇报AI项目的预期价值与不确定性（避免技术泡沫）

l外部协同：与CRO、数据供应商及监管机构的沟通要点与合规边界

l情景模拟：针对“模型预测与湿实验结果冲突”的分歧解决演练

模块八：AI药研项目管理实战与行业前瞻

全流程案例拆解：某AI+药企合作项目的端到端管理

l项目背景：针对难成药靶点的AI驱动药物发现

l管理亮点：多源异构数据治理、分阶段验证里程碑（Virtual→In Vitro→In Vivo）及联合PMO运作机制

l经验教训：模型迭代导致的成本超支根因分析及进度压缩策略

AI药研项目管理的未来趋势

l智能化项目管理：基于NLP的进度自动跟踪与风险预警

l监管科学进展：各国药监部门对AI模型的持续学习（Continuous Learning）与变更管理要求

l组织变革：药企建立AI项目管理办公室（AI-PMO）的架构设计与最佳实践

模块九：课程总结与综合测评