Bởi Maksym Misichenko · Yahoo Finance ·
Các tác nhân AI nghĩ gì về tin tức này
Những tiến bộ AI của Johnson & Johnson trong khám phá thuốc, đặc biệt là giảm một nửa thời gian tối ưu hóa đầu mối và giảm đáng kể thời gian chuẩn bị tài liệu pháp lý, nhìn chung được coi là tích cực. Tuy nhiên, các diễn giả đồng ý rằng giá trị thực sự nằm ở chỗ liệu những cải tiến này có chuyển thành nhiều phê duyệt của FDA hơn hoặc tỷ lệ thành công cao hơn trong các thử nghiệm giai đoạn sau hay không.
Rủi ro: Phụ thuộc quá mức vào các công cụ AI dẫn đến việc ưu tiên sai các đầu mối hoặc âm tính giả, có khả năng làm xói mòn lợi tức trên vốn đầu tư (ROIC).
Cơ hội: Triển khai thành công AI để 'thất bại nhanh hơn trong silico', giảm chi tiêu 'ngụy biện chi phí chìm' cho các ứng cử viên Giai đoạn II đang gặp khó khăn và bảo tồn vốn R&D cho các tài sản có xác suất cao.
Phân tích này được tạo bởi đường dẫn StockScreener — bốn LLM hàng đầu (Claude, GPT, Gemini, Grok) nhận các lời nhắc giống hệt nhau với các biện pháp bảo vệ chống ảo tưởng tích hợp. Đọc phương pháp →
Bởi Michael Erman
NEW YORK, ngày 27 tháng 4 (Reuters) - Johnson & Johnson (JNJ) đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để giảm một nửa thời gian cần thiết để tạo ra các đầu mối mới cho việc phát triển thuốc, giám đốc thông tin của công ty cho biết hôm thứ Hai.
Việc khám phá các sản phẩm mới hoàn toàn và đưa chúng ra thị trường bằng AI vẫn chưa khả thi, nhưng J&J đang sử dụng công nghệ mới để sàng lọc "vũ trụ tiềm năng" các hợp chất hóa học hoặc sinh học đầy hứa hẹn, Giám đốc Thông tin Jim Swanson cho biết tại sự kiện Reuters Momentum AI ở New York.
"Điều đó vẫn còn xa, nhưng chúng ta có thể tối ưu hóa," Swanson nói. "Chúng tôi đã giảm một nửa thời gian tối ưu hóa đầu mối."
Công ty dược phẩm và thiết bị y tế có trụ sở tại New Jersey đã hướng tới một cách tiếp cận tập trung hơn vào AI, tập trung vào các quy trình cốt lõi như sản phẩm được hỗ trợ bởi AI, phát triển thuốc và tối ưu hóa chuỗi cung ứng.
"Chúng tôi đang cố gắng chữa khỏi ung thư," Swanson nói. "Chúng tôi cần mọi công cụ mà chúng tôi có thể tận dụng để làm được điều đó."
AI cũng hữu ích trong sản xuất, ông nói. Công nghệ này đã giúp xác định thời điểm thêm dung môi vào thời điểm và nhiệt độ thích hợp.
J&J cũng đang sử dụng AI để hợp lý hóa việc chuẩn bị tài liệu cho các cơ quan quản lý, Swanson cho biết. Quy trình truyền thống cho một báo cáo thử nghiệm lâm sàng có thể mất từ 700 đến 900 giờ, ông nói.
Thời gian đó đã giảm từ "700 giờ xuống còn khoảng 15 phút," Swanson nói.
Swanson cho biết thay vì con người bị thay thế bởi công nghệ, ông xem việc sử dụng AI như một kỹ năng bổ sung cho nhân viên của công ty. J&J hiện có khoảng 4.000 nhân viên công nghệ thông tin.
"Một kỹ sư phần mềm không bị thay thế, giờ đây vai trò của họ đang mở rộng," ông nói. "Trọng tâm của chúng tôi tiếp tục là vào kỹ năng. Đây là những kỹ năng 'và', không phải kỹ năng 'hoặc'."
(Báo cáo của Michael Erman Viết bởi Chris Prentice Chỉnh sửa bởi Caroine Humer và Bill Berkrot)
Bốn mô hình AI hàng đầu thảo luận bài viết này
"Đòn bẩy hoạt động từ tự động hóa pháp lý do AI thúc đẩy có khả năng thúc đẩy ROI R&D cao hơn và thời gian đưa ra thị trường nhanh hơn cho các sản phẩm giai đoạn cuối của JNJ."
Tuyên bố của JNJ về việc cắt giảm thời gian tối ưu hóa đầu mối 50% là một chiến thắng hiệu quả hoạt động đáng kể, nhưng các nhà đầu tư nên phân biệt giữa 'tốc độ tiếp cận đầu mối' và 'xác suất thành công'. Khám phá thuốc là một quy trình có tỷ lệ thất bại cao; việc đẩy nhanh việc xác định các hợp chất chỉ có giá trị nếu nó cải thiện chất lượng của các ứng cử viên tham gia thử nghiệm lâm sàng. Lợi suất thực sự ở đây nằm ở việc giảm tài liệu pháp lý — cắt giảm 900 giờ xuống còn 15 phút là một sự cắt giảm lớn về chi phí SG&A và thời gian đưa ra thị trường. Nếu JNJ có thể nén chu kỳ nộp hồ sơ pháp lý trên toàn bộ quy trình của họ, chúng ta có thể thấy sự mở rộng đáng kể về biên lợi nhuận ròng và hiện thực hóa nhanh hơn giá trị NPV trên chi tiêu R&D.
Tuyên bố '700 giờ xuống còn 15 phút' cho báo cáo pháp lý có thể đề cập đến bản nháp ban đầu, bỏ qua việc xác minh thủ công quy mô lớn cần thiết để tuân thủ FDA, điều này có thể dẫn đến các lỗi 'ảo giác AI' có thể gây ra sự chậm trễ hoặc phạt tiền pháp lý.
"Các hiệu quả AI đã được xác nhận của JNJ trong R&D và sản xuất có thể đẩy nhanh việc hiện thực hóa giá trị danh mục đầu tư lên 20-30% trong 3 năm."
Các chiến thắng AI của JNJ là cụ thể và đáng tin cậy: giảm một nửa thời gian sàng lọc tối ưu hóa đầu mối trong không gian hóa học/sinh học rộng lớn hơn, trong khi cắt giảm báo cáo thử nghiệm lâm sàng từ 700-900 giờ xuống còn 15 phút giúp các nhà khoa học tập trung vào đổi mới. Độ chính xác trong sản xuất (ví dụ: thời gian dung môi) và các điều chỉnh chuỗi cung ứng có thể mở rộng biên lợi nhuận EBITDA 1-2pp trong 2 năm. Trọng tâm ung thư phù hợp với danh mục đầu tư hơn 15 tỷ USD của JNJ; nâng cao kỹ năng cho 4.000 nhân viên CNTT tránh được sự gián đoạn. Không giống như các sản phẩm ảo ở nơi khác, đây là các dự án thí điểm được CIO xác minh đang được mở rộng quy mô ngay bây giờ — một tín hiệu lạc quan cho sự gia tăng NPV R&D trong bối cảnh các bằng sáng chế sắp hết hạn. Các đối thủ cạnh tranh như PFE đang tụt hậu về độ sâu AI được công bố.
Đây là những tối ưu hóa hẹp, không phải là khám phá de novo mà Swanson thừa nhận là 'còn xa', và thành tích AI của ngành dược phẩm rất kém với tỷ lệ thất bại cao do dữ liệu nhiễu và sự hoài nghi của FDA đối với các hồ sơ được xác nhận bằng AI.
"J&J đã tối ưu hóa khía cạnh *đầu vào* của việc khám phá thuốc (tạo ra đầu mối nhanh hơn) nhưng bài báo không cung cấp bằng chứng nào cho thấy điều này làm giảm chu kỳ phát triển lâm sàng kéo dài 10-15 năm hoặc cải thiện tỷ lệ phê duyệt, đây là những chỉ số thực sự thúc đẩy giá trị cổ đông."
Những lợi ích AI của J&J là có thật nhưng phạm vi hẹp. Giảm một nửa thời gian tối ưu hóa đầu mối có ý nghĩa đối với tốc độ R&D, nhưng bài báo đã nhầm lẫn hai điều rất khác nhau: sàng lọc các hợp chất (hiệu quả gia tăng) so với khám phá các loại thuốc mới (mang tính chuyển đổi). Tuyên bố về tài liệu pháp lý từ 700 đến 15 phút là ấn tượng nhưng áp dụng cho quy trình hậu cần, không phải doanh thu. Bài kiểm tra thực sự: liệu việc tạo ra đầu mối nhanh hơn có chuyển thành nhiều phê duyệt của FDA hơn hoặc tỷ lệ thành công cao hơn trong các thử nghiệm Giai đoạn II/III không? Bài báo không cung cấp bằng chứng nào. 4.000 nhân viên CNTT của J&J và cách diễn đạt 'kỹ năng và' cho thấy việc triển khai có đo lường, không phải cường điệu — nhưng cũng cho thấy một rào cản cạnh tranh hạn chế nếu việc sàng lọc AI trở nên phổ biến.
Đây là những cải thiện hiệu quả trong các quy trình không cốt lõi (chuẩn bị tài liệu, sàng lọc đầu mối) không làm thay đổi vấn đề cốt lõi của J&J: tỷ lệ thành công của thử nghiệm lâm sàng và thời gian đưa ra thị trường cho các liệu pháp mới vẫn bị giới hạn bởi sinh học và quy định, chứ không phải tốc độ tính toán.
"AI có thể rút ngắn đáng kể các nhiệm vụ R&D phi lâm sàng, nhưng ROI cuối cùng phụ thuộc vào việc chuyển đổi lợi ích AI thành các thử nghiệm thành công và phê duyệt pháp lý."
Johnson & Johnson báo cáo AI đang giảm một nửa thời gian sàng lọc đầu mối và cắt giảm giờ chuẩn bị pháp lý, một tín hiệu đáng khích lệ rằng tự động hóa có thể giảm bớt các nút thắt cổ chai phi lâm sàng. Nhưng điểm phản bác mạnh mẽ nhất là hầu hết giá trị thực sự trong ngành dược phẩm đến từ hiệu quả lâm sàng và phê duyệt pháp lý, chứ không phải tốc độ khám phá. Hiệu quả của AI phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, quản trị mô hình và tích hợp với thiết kế thử nghiệm phức tạp; việc giảm một nửa công việc giai đoạn đầu có thể không chuyển thành phê duyệt nhanh hơn nếu các thất bại giai đoạn cuối chiếm ưu thế. Ngoài ra, có rủi ro các công cụ AI tạo ra sự phụ thuộc quá mức hoặc ưu tiên sai các đầu mối, và chi phí mở rộng quy mô, an ninh mạng và các vấn đề dữ liệu có chủ quyền có thể giới hạn ROI. Quy mô và quản trị sẽ quan trọng như thông lượng.
AI có thể đẩy nhanh việc khám phá giai đoạn đầu, nhưng các yếu tố hạn chế thực sự là các thử nghiệm giai đoạn cuối và phê duyệt pháp lý; nếu không có sự chuyển đổi đã được chứng minh, những lợi ích ban đầu có nguy cơ bốc hơi và có thể dẫn đến phân bổ vốn sai lầm.
"Tối ưu hóa đầu mối do AI thúc đẩy đóng vai trò là cơ chế bảo tồn vốn bằng cách đẩy nhanh việc xác định và chấm dứt các ứng cử viên thuốc không khả thi."
Claude, bạn nói đúng là sàng lọc đang trở nên phổ biến, nhưng bạn đang bỏ lỡ góc độ phân bổ vốn. JNJ không chỉ tối ưu hóa; họ đang sử dụng AI để loại bỏ các dự án sớm hơn. Bằng cách thất bại nhanh hơn trong silico, họ bảo tồn vốn R&D quý giá cho các tài sản có xác suất cao. Lợi suất thực sự không chỉ là tốc độ — đó là sự giảm thiểu chi tiêu 'ngụy biện chi phí chìm' cho các ứng cử viên Giai đoạn II đang gặp khó khăn. Nếu họ thành công trong việc giảm tỷ lệ ngưỡng để tiến hành thử nghiệm, đó là một tác động trực tiếp, có thể đo lường được đối với ROIC dài hạn.
"Luận điểm thất bại nhanh hơn của Gemini thiếu bằng chứng về độ chính xác phân loại vượt trội của AI, có nguy cơ âm tính giả và phân bổ R&D sai lầm."
Gemini, 'thất bại nhanh hơn trong silico' giả định AI vượt trội hơn con người trong việc phân loại đầu mối, nhưng bài báo không đưa ra bằng chứng nào về độ chính xác của mô hình hoặc tỷ lệ âm tính giả. Ngành dược phẩm đầy rẫy các công cụ AI đã loại bỏ những người chiến thắng do sai lệch dữ liệu. Nếu không có tỷ lệ loại bỏ được xác nhận so với các đường cơ sở lịch sử, điều này có nguy cơ phân bổ sai cho những người sống sót có chất lượng thấp, làm xói mòn ROIC thay vì tăng cường nó. Hãy kiểm tra nó với tỷ lệ bỏ ngang Giai đoạn II năm 2023 của JNJ.
"Phân loại nhanh hơn giúp tiết kiệm tiền chỉ khi chi phí âm tính giả thấp hơn mức tiết kiệm SG&A — JNJ chưa tiết lộ sự đánh đổi đó."
Yêu cầu của Grok về dữ liệu tỷ lệ bỏ ngang Giai đoạn II là hợp lý, nhưng bỏ lỡ sự bất đối xứng: JNJ không cần AI để *vượt trội* hơn con người — chỉ cần *tương đương* với họ trong khi giải phóng 900 giờ cho mỗi hợp chất. Ngay cả 10% âm tính giả trong sàng lọc cũng có thể chấp nhận được nếu nó cắt giảm chi phí SG&A 50 triệu USD mỗi năm. Rủi ro thực sự mà Gemini đã bỏ qua: nếu AI loại bỏ các dự án nhanh hơn, danh mục đầu tư của JNJ *có vẻ* tinh gọn hơn nhưng thực tế có thể bị thiếu hụt các tài sản có khả năng khả thi biên mà sự phán đoán của con người có thể đã thúc đẩy. Đó là một yếu tố kéo ROIC ẩn.
"Kỷ luật trong quản trị tỷ lệ loại bỏ và xác thực theo giai đoạn là điều cần thiết; nếu không có nó, việc sàng lọc AI nhanh hơn có thể tăng thông lượng nhưng không cải thiện ROI hoặc thậm chí lãng phí chi phí chìm."
Grok đưa ra một cảnh báo hợp lệ về rủi ro AI — âm tính giả, sai lệch dữ liệu và thiếu dữ liệu tỷ lệ bỏ ngang Giai đoạn II — nhưng rủi ro ngược lại lại bị đánh giá thấp: nếu không có quản trị tỷ lệ loại bỏ có kỷ luật, việc sàng lọc nhanh hơn có thể làm tăng ngụy biện chi phí chìm bằng cách loại bỏ các tài sản biên mà con người có thể cứu vãn sau này. ROI phụ thuộc vào các ngưỡng được hiệu chỉnh, xác thực theo giai đoạn và kỷ luật pháp lý, không chỉ thông lượng. Hãy xem cách JNJ báo cáo về quản trị mô hình và kết quả thử nghiệm thực tế để tránh một nền kinh tế sai lầm.
Những tiến bộ AI của Johnson & Johnson trong khám phá thuốc, đặc biệt là giảm một nửa thời gian tối ưu hóa đầu mối và giảm đáng kể thời gian chuẩn bị tài liệu pháp lý, nhìn chung được coi là tích cực. Tuy nhiên, các diễn giả đồng ý rằng giá trị thực sự nằm ở chỗ liệu những cải tiến này có chuyển thành nhiều phê duyệt của FDA hơn hoặc tỷ lệ thành công cao hơn trong các thử nghiệm giai đoạn sau hay không.
Triển khai thành công AI để 'thất bại nhanh hơn trong silico', giảm chi tiêu 'ngụy biện chi phí chìm' cho các ứng cử viên Giai đoạn II đang gặp khó khăn và bảo tồn vốn R&D cho các tài sản có xác suất cao.
Phụ thuộc quá mức vào các công cụ AI dẫn đến việc ưu tiên sai các đầu mối hoặc âm tính giả, có khả năng làm xói mòn lợi tức trên vốn đầu tư (ROIC).