贝恩资本洞察｜制药行业的制胜之道：Axtria 如何利用 AI 助力药企将疗法精准触达患者

在制药行业，每年有数十亿美元投入新药研发，但令人遗憾的是，超过半数获批上市的产品最终在商业层面遭遇失败。核心原因并非药物本身无效，而是制药企业无法精准触达目标患者、确保患者能够获得这些疗法。

《贝恩资本| AI & Healthcare 播客系列》的第十三期节目对话Axtria联合创始人兼首席执行官Jaswinder Chadha，共同探讨这家服务超过200家全球制药企业的数据与分析平台，如何以AI为核心驱动力，帮助药企重塑商业运营效率，让“对的疗法在对的时间触达对的患者”。

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Jaswinder的职业生涯始于30年前，彼时他从事销售团队优化咨询工作。2000年，他创办了MarketRx，开始探索将软件与高级分析相结合，该公司于2007年被收购。随后，在大数据和云计算浪潮兴起的背景下，他于2010年代创立了Axtria。在他看来，制药行业长期存在一道突出矛盾：高昂研发投入与商业化落地之间存在巨大鸿沟，大量获批药品因患者触达难题错失市场机遇。为此，Axtria持续打造患者旅程梳理、人群精准识别解决方案，持续提升商业运营的敏捷性、智能化水平，这一核心方向贯穿企业产品布局与长期战略。

Axtria于今年春季推出了InsightsMAx，这是一套覆盖全线产品的AI应用层，致力于将决策机制常态化落地。该产品内置了丰富的AI模型和AI代理库，采用低代码/无代码架构，使业务用户能够自主构建、验证、部署和监控AI代理，且各代理之间并非孤立运作，而是相互连接、协同完成复杂任务。Jaswinder强调，Axtria的目标不是让AI停留在概念验证阶段，而是推动客户从试点走向规模化生产环境。

Axtria并不持有专属原始数据资产，却稳居行业顶尖的数据服务商行列，核心竞争力源自其深度提炼的元数据体系与行业知识图谱。Jaswinder表示，制药行业98%至99%的数据源高度同质化，行业普遍依赖第三方采购数据，或是从Salesforce、Workday等通用企业系统中获取衍生数据。

区别于传统简单的数据聚合模式，Axtria依托元数据层级与数据联动技术，在严格实现客户数据隔离、加密与合规保密的基础上，驱动AI模型深度挖掘数据规律与业务场景价值。以罕见病赛道为例，公司通过AI技术拆解电子健康记录等非结构化数据，有效抓取关键业务信号，依托元数据持续迭代预测模型，输出可落地的业务洞察，并同步对接CRM、营销自动化、患者互动等业务系统，助力一线团队精准挖掘未被满足的患者医疗需求。

Jaswinder 分享了一个标杆落地案例，全球前五的头部药企依托Axtria AI模型分析美国市场电子健康记录数据，精准锁定罕见病患者集中区域与对应诊疗医师。项目落地不足三个月便实现超6000万美元新增营收，首个完整运营年度预计可创造超2亿美元增量收益。亮眼的商业化成果，不仅依托技术算力，更得益于Axtria深厚的行业积累与全流程变革管理能力。

Axtria全程与客户协同落地，定制适配性解决方案，推动团队工作模式与业务行为迭代，真正实现数据洞察向业务执行力的高效转化。与此同时，AI正在重构行业传统商业模式，AI可助力团队整体提升30%至40%的工作效率，彻底打破了传统按工时、人力计费的商业模式局限。基于行业变革趋势，Axtria正向客户推广成果导向的交付模式，摒弃传统工时计费模式，落地以任务成果、实际价值产出为核心的新型定价体系。

服务全球客户与团队的过程中，合规是产品研发与项目交付的首要考量。无论是中国的数据本地化政策，还是美国针对医师身份标识的监管规则，平台在坚守全球统一数据安全标准的同时，适配各地差异化监管要求。人才层面，Jaswinder 认为人机协同是高风险重要决策的保障，Axtria已完成全球3500余名员工的AI工具系统化培训与认证。

放眼未来十年，Jaswinder期待AI助力药企实现发展跨越，行业重心从慢性疾病管控逐步转向慢病根治。当前已知7000种遗传性疾病中，仅有5%具备可行治疗方案，AI有望加速罕见病疗法研发突破。长远来看，药企与医师、患者之间的互动模式将走向个性化、一体化，AI将持续发挥关键赋能作用。

Jaswinder Chadha是Axtria的创始人兼首席执行官。Axtria是一家总部位于新泽西和印度的数据分析公司。创立Axtria之前，他曾创立并领导marketRx，一家专注于生命科学领域的分析公司。

Jaswinder曾荣获安永“年度企业家”奖、NJBiz杂志“四十岁以下四十人”以及PharmaVOICE 100（生命科学行业最具影响力百人）等殊荣。他是TIE Global董事会成员、青年总裁组织（YPO）成员，并担任Panjab Digital Library（PDL）董事。此外，他还是一位活跃的天使投资人，并担任多家私营公司董事。

本文节选自贝恩资本《医疗AI的未来》播客系列对话，获取更多独家洞察，欢迎关注后续系列内容。