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Novo Nordisk 与 H1 合作开发 AI 模型,支持药物发现与临床试验运营

发布于 2026-08-06
#AI制药#临床试验#Novo Nordisk#H1#药物发现
Novo Nordisk 与 H1 合作开发 AI 模型,支持药物发现与临床试验运营

H1 宣布与 Novo Nordisk 合作,开发用于药物发现和临床试验运营的 AI 模型、AI-ready 数据和临床开发工作流。Novo Nordisk 将利用 H1 的 AI 能力支持试验设计、患者入组和研究中心选择,H1 还将获得 Novo Nordisk 临床开发数字平台 StudyHub 的开发权。该事件值得关注,因为 Novo Nordisk 已连续与 OpenAI、NVIDIA、Valo Health 等推进 AI 合作,这次进一步把 AI 落到临床开发效率和试验决策流程。

Novo Nordisk 与 H1 合作开发 AI 模型,用于药物发现和临床试验运营

Novo Nordisk 与 H1 宣布达成合作,将共同开发用于药物发现和临床试验运营的 AI 模型与工作流。双方表示,这项合作将帮助 Novo Nordisk 在临床开发生命周期中提升效率,尤其是在试验设计、患者招募和研究中心选择等关键环节。

这也是 Novo Nordisk 近一段时间持续扩展 AI 合作版图的又一项动作。

H1 提供 AI 就绪数据和临床开发工作流能力

H1 是一家以 provider-focused data(面向医疗服务提供方的数据)为核心的平台公司,成立于 2017 年,总部位于纽约。公司提供 AI 平台,帮助用户识别并连接合适的医疗服务提供方,用于改进技术、医保、医疗系统和生命科学公司的临床工作流。

根据报道,在此次合作中:

  • Novo Nordisk 与 H1 将共同开发 AI 数据与 AI 临床开发工作流
  • Novo Nordisk 将使用 H1 的 AI 支持临床试验设计、患者招募和中心筛选
  • H1 还将获得 Novo Nordisk 临床开发数字平台 StudyHub 的开发权利

StudyHub 被描述为一个旨在简化临床试验信息、提升药物开发过程决策效率的平台。

Novo Nordisk 重点看重的是缩短周期与减少流程低效

Novo Nordisk 研发部门 AI 与数字创新负责人 Mishal Patel 表示,H1 之所以成为合作对象,是因为它同时具备领域专业知识、AI-ready 专有数据和 AI 技术能力。

他强调,下一波 AI 将帮助 Novo Nordisk 缩短周期时间、规模化应对流程低效问题,并从根本上改进公司选择临床试验中心和设计研究的方式,从而在整个开发生命周期中更快做出更好的决策。

这说明 Novo Nordisk 关注的不只是单点算法精度,而是 AI 是否能直接改变临床开发组织的执行效率。

这项合作建立在 H1 最近融资和扩张基础上

报道提到,H1 在 5 月刚获得一笔由 CVS Health Ventures 领投的 4000 万美元 投资。

此前,公司在 2022 年完成 Series C extension round,使累计融资达到 1.23 亿美元;在 2021 年最初披露的 Series C 金额为 1 亿美元。再往前,公司于 2020 年完成 5800 万美元 B 轮融资,2018 年也曾从孵化器 Shore Group 获得 600 万美元 融资。

从这个融资轨迹可以看出,H1 的数据与 AI 平台能力正在被持续看好。

Novo Nordisk 正把 AI 合作扩展到多个研发层面

MobiHealthNews 同时回顾了 Novo Nordisk 近期其他 AI 相关合作。

例如:

  • 今年早些时候,Novo Nordisk 与 OpenAI 合作,计划把 OpenAI 最先进的能力部署到其全球运营中,用于药物发现、员工能力提升、制造效率优化、商业职能和供应链分发
  • 2025 年,Novo Nordisk 与 NVIDIA 合作,开发定制 AI 模型和 agents,用于支持药物发现
  • 去年,Novo Nordisk 扩大与 Valo Health 的合作,利用 Valo 的 AI 和人类数据集开发 2 型糖尿病、心血管疾病和肥胖治疗方案

关于 Valo Health,报道还提到,该合作包括总计 1.9 亿美元 的 upfront payment、潜在近期里程碑付款和股权投资;同时,Valo 还可能获得最多 20 个药物项目、总额约 46 亿美元 的里程碑付款,以及潜在版税和研发资金。

这条新闻的重要性,在于大药企开始把 AI 用到更具体的临床开发环节

从行业角度看,这项合作值得关注,不只是因为 Novo Nordisk 正在持续“加码 AI”,更因为它显示药企对 AI 的使用场景正在变得更具体。

过去很多合作停留在“药物发现”这一宽泛概念,但这次双方明确落点到试验设计、入组和中心选择等临床运营环节。这意味着,AI 的价值衡量将越来越从模型能力本身,转向是否真正改变研发组织的速度、流程效率和决策质量。

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