【赛纽仕SyneosHealth】2025健康趋势报告_59页_14mb

引言

报告指出，为了应对生命科学领域长期存在的挑战（如临床试验耗时与成本问题、患者群体代表性不足以及医疗体系碎片化等），人工智能、机器学习和数字健康技术正推动医疗行业重塑未来，探索更高效、个性化和包容的解决方案。

1. AI Alchemy：重新思考罕见病研究

AI与机器学习正在加速罕见病诊断与治疗研发，通过分析海量数据（如基因组、医疗记录）提升疾病识别和药物发现效率。案例包括使用AI工具识别未确诊罕见病患者、发现新型生物标志物以及探索药物再利用。

2. FemTech的新局面

FemTech（女性健康技术）从妇科扩展为涵盖多种慢性病和心理健康领域的产品，市场规模预计到2032年达到1350亿美元。其成功归功于女性对数字工具的早期采纳、政策支持和技术创新（如可穿戴设备、认知行为疗法），促进更包容的医疗模式。

3. 预测边界的突破：全渠道的成熟

AI驱动的预测销售工具和个性化沟通策略正在改变医疗保健提供者（HCP）对接方式，克服了疫情后访问率下降的挑战。未来的趋势是更强大的预测分析和跨渠道整合，强调生态和微观决策。

4. 精准精神病学：尚在路上

数字疗法（如Rejoyn、OxfordVR）开始用于治疗抑郁症和精神分裂症，结合神经影像学和基因编辑技术，推动个性化治疗。但临床应用仍需克服科学、伦理和技术挑战。

5. 重新绘制地图：数据、AI与参与加深对患者体验的理解

通过整合真实世界证据（RWE）和人工智，医疗企业能更深入了解患者细节与偏见，尤其是非代表性群体。这有助于促进关怀驱动的药物开发和监管决策。

6. 通过全新视角：医学事务在临床试验中的新兴角色

医学事务（MA）正从商业化角色向科学支持转变，研究科学联络（RSL）角色应运面生，旨在支援试验地点和提高效率，成为弥合科学与商业之间差距的关键。

7. 主流化基因医学

基因疗法已在血癌、罕见疾病等领域取得突破，致力于扩展至慢性疾病（如自免疾病、神经退行性疾病）。面临的挑战是高成本、可及性和血脑屏障通关问题，同时需要创新定价模式。

8. 关于真实世界证据（RWE）**

监管机构强调“目的适宜性”的RWE，推动使用多样化数据源（如电子医疗记录、患者报告结果）以补充传统研究，需交叉方法和透明研究来提高数据质量。

9. 临床试验多元化：团队角色日益重要

临床试验团队对患者代表性和包容性至关重要。建议包括加强部门人员培训、扩大代表性社区参与、建立社区临床试验中心，以及提升员工对偏见和文化敏感性的认知。

10. 东南亚临床研究新机遇

印尼、越南和印度等国正加强法律法规改革和合作项目，规范临床研究，吸引了国际制药公司参与，目标是改善地方疾病治疗和增加全球参与。