很多药企谈Decision Intelligence，第一反应是接入大模型、建设知识库、上线Copilot。但药物研发真正昂贵的不是“找不到信息”，而是在证据不完整、时间有限时，仍要决定靶点是否立项、资产是否投入、适应症如何排序、临床方案是否调整。核心不是回答更多问题，而是提高选择的质量、速度与可追溯性。

第一步不是整理全部数据，而是定义最值得优化的Decision Objects。每类决策都应建立Decision Card，写清决策人、时间窗口、备选方案、关键假设、证据阈值、风险容忍度和不可逆成本。靶点评估不能只给综合分数，还要说明哪些证据支持进入、哪些缺口可能推翻结论，以及补充哪项实验最有信息价值。

第二步是把Data Lake升级为Evidence Graph。human genetics、multi-omics、动物模型、临床数据、RWE、竞争与监管信息，应连接到同一组可验证假设，并记录来源、质量、冲突、时效性和边界。AI不应替高管给出神秘分数，而要发现证据冲突、模拟不同情景，并指出哪条新证据最可能改变判断。

第三步是建立Decision Memory。多数药企保存了实验结果，却没有系统保存“当时为什么这样决定”。每次立项、早停、扩展适应症或资源调整，都应留下当时的输入、预测、反方观点与最终理由，并在6个月、12个月后复盘。结果不佳时，要区分数据错误、模型错误、判断错误和执行错误，让失败转化为可复用的组织知识。

落地不宜从全公司平台开始，而应选择3至5个高频、高价值、跨部门决策，例如靶点优先级、患者分层和项目组合配置。成效不能只看使用人数，而要衡量决策周期、预测校准度、重复分析量、早停价值和资本再配置速度。未来的差距，不只是谁拥有更强模型，而是谁能更早识别错误假设、更快停止低价值投入，让每次决策提高下一次胜率。

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