在醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的時(shí)代浪潮中，政策與技術(shù)雙輪驅(qū)動(dòng)行業(yè)變革。工業(yè)和信息化部等七部門(mén)出臺(tái)《醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型實(shí)施方案（2025-2030年）》，該方案明確以AI賦能醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)，規(guī)劃了涵蓋6大類方向、41個(gè)子場(chǎng)景的轉(zhuǎn)型藍(lán)圖，旨在推動(dòng)AI與醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)深度融合。

中軟國(guó)際模型工場(chǎng)聚焦行業(yè)痛點(diǎn)推出醫(yī)藥制造AI 應(yīng)用解決方案。方案以“盤(pán)-治-訓(xùn)-編-用-運(yùn)”為建設(shè)思路，將AI 深度融入醫(yī)藥制造全流程，借助計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、預(yù)測(cè)分析等技術(shù)，覆蓋研發(fā)、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈、質(zhì)量管控等核心環(huán)節(jié)，打造智能化、數(shù)字化、合規(guī)化的醫(yī)藥工業(yè)新范式。

五大核心場(chǎng)景破解行業(yè)痛點(diǎn) 醫(yī)藥研發(fā)場(chǎng)景

醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)問(wèn)答：醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)問(wèn)答助手與臨床專病知識(shí)庫(kù)助手，提升科研數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化效率。

臨床試驗(yàn)：eTMF 文檔管理、AE 不良事件識(shí)別等多個(gè)助手及 CRF 智能填寫(xiě)功能，實(shí)現(xiàn)臨床試驗(yàn)全流程自動(dòng)化管理與風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控，提升效率與安全性。

報(bào)告質(zhì)控：對(duì)臨床試驗(yàn)報(bào)告進(jìn)行邏輯校驗(yàn)與格式審核，確保報(bào)告合規(guī)。

科研助手：提供智能材料填寫(xiě)、專業(yè)醫(yī)療翻譯及回顧性研究支持，助力科研全流程高效開(kāi)展。

智慧營(yíng)銷場(chǎng)景

企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)分析：基于企業(yè)內(nèi)外部多維度數(shù)據(jù)，支持自然語(yǔ)言查詢并生成可視化分析結(jié)論，輔助決策。

銷售助手：整合客戶情報(bào)分析、銷售談資生成及會(huì)議紀(jì)要功能，助力制定個(gè)性化策略并提升業(yè)務(wù)跟進(jìn)效率。

智能陪練：通過(guò)動(dòng)態(tài)劇本、數(shù)字人陪練與智能評(píng)估，提升銷售話術(shù)的知識(shí)留存率和實(shí)戰(zhàn)能力。

合同助手：AI驅(qū)動(dòng)合同全流程，智能起草、精準(zhǔn)審核、動(dòng)態(tài)跟蹤，讓合同管理高效智能。
智能招采：AI生成招標(biāo)方案，自動(dòng)資格審核、精準(zhǔn)匹配，賦能招采全程智能高效。

醫(yī)療服務(wù)場(chǎng)景

健康知識(shí)問(wèn)答：整合體檢報(bào)告、生活習(xí)慣等數(shù)據(jù)，為用戶提供個(gè)性化健康建議和專屬管理方案。

輔助診斷：電子病歷助手生成病歷框架并糾錯(cuò)，診前輔助助手收集癥狀信息，共同輔助醫(yī)生診斷，降低誤診漏診風(fēng)險(xiǎn)。

報(bào)告解讀：借助圖像識(shí)別與數(shù)據(jù)分析技術(shù)，快速解讀健康檢查報(bào)告，支持批量處理以提升效率。

放射診斷：檢查報(bào)告的術(shù)語(yǔ)和邏輯，提升放射診斷報(bào)告的準(zhǔn)確性與審核效率，保障報(bào)告質(zhì)量。

醫(yī)藥生產(chǎn)場(chǎng)景

藥品生產(chǎn)注冊(cè)助手與精益知識(shí)庫(kù)問(wèn)答：提供工藝優(yōu)化、注冊(cè)規(guī)范等全方位知識(shí)支持，快速解決實(shí)際工作難題以保障生產(chǎn)順利進(jìn)行。

工藝優(yōu)化知識(shí)問(wèn)答：針對(duì)不同生產(chǎn)規(guī)模與設(shè)備條件，給出合適的規(guī)模化生產(chǎn)方案，提高藥品質(zhì)量與生產(chǎn)效率。

質(zhì)量管理場(chǎng)景

生產(chǎn)質(zhì)量知識(shí)問(wèn)答：沉淀生產(chǎn)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)與流程，助力質(zhì)管人員快速獲取準(zhǔn)確答案，確保質(zhì)量管理規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化。

藥品質(zhì)量回顧與優(yōu)化：分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)生成質(zhì)量報(bào)告，找出潛在質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)與改進(jìn)方向，助力持續(xù)優(yōu)化質(zhì)量管理體系。

客戶案例：浙江某醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)中心醫(yī)檢大模型項(xiàng)目客戶訴求

浙江某醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)中心為醫(yī)院、體檢機(jī)構(gòu)提供第三方診斷及病理數(shù)據(jù)服務(wù)，當(dāng)前面臨兩大痛點(diǎn)：一是檢驗(yàn)報(bào)告指標(biāo)多、分科細(xì)，跨學(xué)科解讀難易致誤診；二是醫(yī)生人工撰寫(xiě)報(bào)告平均耗時(shí)20 分鐘，效率低制約服務(wù)質(zhì)量與生產(chǎn)效率，亟需 AI 技術(shù)優(yōu)化診斷流程。

解決方案

中軟國(guó)際基于NLP 大模型為其打造可信增強(qiáng)“醫(yī)檢大模型”，助力各業(yè)務(wù)部門(mén)開(kāi)展“大健康報(bào)告解讀風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)”場(chǎng)景的開(kāi)發(fā)與優(yōu)化，打造專病知識(shí)問(wèn)答應(yīng)用，進(jìn)而大幅提高企業(yè)的生產(chǎn)效率和服務(wù)質(zhì)量。

健康促進(jìn)書(shū)智能生成場(chǎng)景：運(yùn)用大模型訓(xùn)練&推理 + 專業(yè)服務(wù)，輸入健康促進(jìn)書(shū)部分章節(jié)內(nèi)容，借助模型對(duì)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)知識(shí)的理解與處理，自動(dòng)生成后續(xù)章節(jié)文本，解決報(bào)告解讀與輸出效率難題。

專病病例報(bào)告智能解讀場(chǎng)景：對(duì)專病特檢報(bào)告深度解析，輔助醫(yī)生應(yīng)對(duì)大量問(wèn)診需求，提升解讀準(zhǔn)確性與效率。

客戶價(jià)值

效率大幅提升：閱片效率提升至＜2分鐘/份，且支持批量處理。

生成質(zhì)量認(rèn)可：健康促進(jìn)書(shū)智能生成功能，經(jīng)醫(yī)學(xué)專家評(píng)測(cè)，模型平均分達(dá)91 以上，保障輸出內(nèi)容專業(yè)、準(zhǔn)確，契合醫(yī)療業(yè)務(wù)需求。

解讀精準(zhǔn)可靠：經(jīng)醫(yī)學(xué)專家評(píng)測(cè)平均分達(dá)90 以上，有效降低誤診漏診風(fēng)險(xiǎn)，提升診斷服務(wù)質(zhì)量，增強(qiáng)企業(yè)在第三方診斷、病理數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)力。

未來(lái)，隨著大模型技術(shù)與醫(yī)藥行業(yè)知識(shí)的進(jìn)一步融合，中軟國(guó)際將持續(xù)夯實(shí)“技術(shù)+場(chǎng)景”賦能體系，助力醫(yī)藥企業(yè)在數(shù)智化轉(zhuǎn)型浪潮中搶占先機(jī)，攜手醫(yī)藥企業(yè)共同譜寫(xiě)醫(yī)藥工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的新篇章，為人類健康事業(yè)做出更大的貢獻(xiàn)。