УДК 338.24:004.8
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2026.02.06.019

Авторы

Карина Рашитовна Рахманова,
Юлия Викторовна Дученко,
Александр Андреевич Горовой,
Национальный исследовательский университет ИТМО (Университет ИТМО), Санкт-Петербург, Россия

Аннотация

Статья посвящена исследованию потенциала применения искусственного интеллекта для управления инновациями в фармацевтической индустрии. Проведен анализ ключевых процессов, возможностей и вызовов цифровой трансформации, с фокусом на практическом опыте внедрения искусственного интеллекта в фармацевтических компаниях. Перспектива фармацевтических инноваций, согласно исследованию, связана с формированием синергии между научной экспертизой, вычислительным потенциалом искусственного интеллекта и практикой управления данными. Данная модель требует создания прозрачной и этически регулируемой экосистемы с определенной методологией, в которой реализуется принцип взаимодополняемости человека и искусственного интеллекта.

Ключевые слова

искусственный интеллект, экономика инноваций, фармацевтическая индустрия, цифровая трансформация, управление инновациями

Список литературы

  1. Отчет об устойчивом развитии BIOCAD за 2024 год. С. 61–63. URL: https://biocad.ru/ social (дата обращения: 20.01.2026)
  2. Щербакова Л.И., Родионов П. П. Инновации в фармацевтике: искусственный интеллект и академическое сотрудничество как предопределение будущего отрасли // Ведомости Научного центра экспертизы средств медицинского применения. 2025. Т. 15. № 2. С. 128–133.
  3. Ajmal C.S. et al. Innovative approaches in regulatory affairs: leveraging artificial intelligence and machine learning for efficient compliance and decision-making // The AAPS Journal. 2025. Т. 27. № 1. С. 22.
  4. Ali H.Artificial intelligence in multi-omics data integration: Advancing precision medicine, biomarker discovery and genomic-driven disease interventions // Int J Sci Res Arch. 2023. Т. 8. № 1. С. 1012–1030.
  5. Askin S. et al. Artificial intelligence applied to clinical trials: opportunities and challenges // Health and technology. 2023. Т. 13. № 2. С. 203–213.
  6. Benefits and risks of using artificial intelligence for pharmaceutical development and delivery // World Health Organization. 2024.
  7. Bharadwaj S. et al. Exploring the artificial intelligence and its impact in pharmaceutical sciences: Insights toward the horizons where technology meets tradition // Chemical Biology & Drug Design. 2024. Т. 104. № 4. e14639.
  8. Cazzaniga M. et al. Gen-AI: Artificial intelligence and the future of work // International Monetary Fund. 2024.
  9. Chen H. et al. Comprehensive applications of the artificial intelligence technology in new drug research and development // Health Information Science and Systems. 2024. Т. 12. № 1. С. 41.
  10. Ethics and governance of artificial intelligence for health: guidance // World Health Organization. 2021. С. 1–165.
  11. Ferreira F.J.N., Carneiro A. S. AI-Driven Drug Discovery: A Comprehensive Review // ACS Omega. 2025.
  12. George S., Kate J., Frank E. The future of AIdriven portfolio optimization in biopharmaceutical program management. 2025.
  13. Iwata H.Transforming drug discovery: the impact of AI and molecular simulation on R&D efficiency // Bioanalysis. 2024. Т. 16. № 23–24. С. 1211– 1217.
  14. Kandhare P. et al. A review on revolutionizing healthcare technologies with AI and ML applications in pharmaceutical sciences // Drugs and Drug Candidates. 2025. Т. 4. № 1. С. 9.
  15. Liu X. et al. Application of artificial intelligence large language models in drug target discovery // Frontiers in Pharmacology. 2025. Т. 16. 1597351.
  16. Mirakhori F., Niazi S. K. Harnessing the AI/ ML in drug and biological products discovery and development: the regulatory perspective // Pharmaceuticals. 2025. Т. 18. № 1. С. 47.
  17. Mottaghi-Dastjerdi N., Soltany-RezaeeRad M. Advancements and applications of artificial intelligence in pharmaceutical sciences: A comprehensive review // Iranian Journal of Pharmaceutical Research: IJPR. 2024. Т. 23. № 1. e150510.
  18. Murali K. et al. Artificial intelligence in pharmacovigilance: practical utility // Indian journal of pharmacology. 2019. Т. 51. № 6. С. 373–376.
  19. Niazi S.K., Mariam Z.Artificial intelligence in drug development: reshaping the therapeutic landscape // Therapeutic Advances in Drug Safety. 2025. Т. 16. 20420986251321704.
  20. Pillai V. Enhancing transparency and understanding in AI decision-making processes // Iconic Research and Engineering Journals. 2024. Т. 8. № 1. С. 168–172.
  21. Qadri Y.A. et al. Explainable artificial intelligence: a perspective on drug discovery // Pharmaceutics. 2025. Т. 17. № 9. С. 1119.
  22. Rajesh M.V., Elumalai K. The transformative power of artificial intelligence in pharmaceutical manufacturing: Enhancing efficiency, product quality, and safety // Journal of Holistic Integrative Pharmacy. 2025. Т. 6. № 2. С. 125–135.
  23. Saini J.P.S., Thakur A., Yadav D. AI driven Innovations in Pharmaceuticals: Optimizing Drug Discovery and Industry Operations // RSC Pharmaceutics. 2025.
  24. Schneider P. et al. Rethinking drug design in the artificial intelligence era // Nature reviews drug discovery. 2020. Т. 19. № 5. С. 353–364.
  25. Stephen G. Leveraging AI for Strategic Decision-Making in Biopharmaceutical Program Management: A Framework for Risk and Opportunity Analysis // International Journal of Management Technology. 2025. Т. 12. № 4. С. 1–26.
  26. Stephen G. Next-Gen pharmaceutical program management: Integrating AI, predictive analytics, and machine learning for better decision-making. 2024.
  27. Vellanki J. Discuss How AI-Driven Solutions Can Improve Compliance With Good Practice (GXP) Regulations in The Biotechnology Industry.-A Comparative Study.
  28. Warke S., Katari O., Jain S. Current Status on the Convergence of Artificial Intelligence and Formulation Development in Industry: A Review // AAPS PharmSciTech. 2026. Т. 27. № 1. С. 44.
  29. Ethics and governance of artificial intelligence for health: large multi-modal models: WHO guidance // World Health Organization. 2024.
  30. Zhang Y. et al. Aligning large language models with humans: a comprehensive survey of ChatGPT’s aptitude in pharmacology // Drugs. 2025. Т. 85. № 2. С. 231–254.
  31. Zheng Y. et al. Large language models for drug discovery and development // Patterns. 2025. Т. 6. № 10.
  32. 2025 life sciences outlook // Deloitte Center for Health Solutions. URL: https://www.deloitte.com/ us/en/insights/industry/health-care/life-sciencesand-health-care-industry-outlooks/2025‑lifesciences-executive-outlook.html