ИИ повысит устойчивость цепочек поставок для клинических исследований

По данным Ernst & Young, цепочка поставок становится одним из основных ограничений при разработке лекарственных препаратов. По состоянию на середину 2025 года в 228 странах было зарегистрировано более 550 тыс. активных клинических исследований. При этом традиционные процессы поставок не рассчитаны на текущие объемы, сложность препаратов и расширение географии испытаний.

Особые трудности создают клеточная и генная терапия, моноклональные антитела и персонализированные лекарства. Такие препараты требуют строгого температурного режима, ограниченных сроков хранения и точной доставки конкретному пациенту. Дополнительные риски связаны с требованиями разных стран, таможенным оформлением и изменением правил импорта.

Ошибки приводят к дефициту и списаниям

Прогнозирование потребности в препаратах осложняется изменением числа участников, дозировок и продолжительности лечения. В результате компании могут столкнуться как с дефицитом, так и с избыточными запасами. По оценкам, около 70% лекарств, произведенных для клинических исследований, остаются неиспользованными и списываются после истечения срока годности.

Проблему усиливает разрозненность данных. Спонсоры исследований, производители, логистические операторы, исследовательские центры и контрактные организации часто используют разные информационные системы. Производственный план может основываться на устаревшем прогнозе, тогда как клиническая команда уже скорректировала набор пациентов.

ИИ улучшает планирование и производство

Машинное обучение позволяет учитывать исторические данные, скорость подключения медицинских центров, распространенность заболеваний и фактическую динамику набора участников. На этой основе компании могут точнее прогнозировать спрос и заранее моделировать разные сценарии.

Цифровые платформы также помогают оценивать поставщиков, анализировать сроки доставки, финансовое положение, соблюдение требований и вероятность сбоев. На производстве датчики и камеры передают информацию о температуре, состоянии оборудования и параметрах технологического процесса. ИИ выявляет отклонения и предупреждает сотрудников до возникновения критической ситуации.

Предиктивное обслуживание оборудования снижает вероятность остановки биореакторов и других производственных установок. Это особенно важно при выпуске небольших партий препаратов для разных исследований.

Цифровые платформы объединяют цепочку поставок

Системы управления перевозками позволяют контролировать маршруты, температурный режим, сроки доставки и сохранность препаратов. Единый цифровой центр собирает данные о запасах, производстве и перемещении грузов. Это формирует общий источник информации для всех участников процесса.

Ernst & Young рекомендует компаниям начинать трансформацию с оценки текущей модели, определения проблемных участков и разработки поэтапной программы внедрения. Важными условиями остаются единые показатели эффективности, распределение ответственности и выбор цифровых решений под конкретные задачи.

Комплексное использование аналитики и ИИ позволяет сократить потери препаратов, повысить надежность поставок и ускорить проведение клинических исследований.

Подробнее о том, как внедрение ИИ, интеграция ИТ-систем, управление рисками и прозрачность цепочек поставок помогают фармацевтическим компаниям повышать эффективность, расскажут эксперты на Пятнадцатой конференции «Цифровизация фармбизнеса», которая пройдет 18 ноября 2026 года в Москве. Участники обсудят реальные кейсы цифровизации, экономику внедрения ИИ и практические подходы к построению устойчивых и управляемых цепочек поставок.