国内精品久久久久影院日本,亚洲国产中文成人手机在线观看,成人综合亚洲欧美一区,日本乱偷人妻中文字幕

生成式AI正在深刻改變醫療領域，通過智能咨詢和精準營銷，優化醫患體驗和業務運營；智能數據處理和模式識別深度挖掘生物醫學數據，自動發現候選藥物靶點，并預測藥物的藥代動力學特性和毒性，改善療效和安全性評估；在供應鏈管理方面，生成式AI通過數據分析，預測優化采購、訂單和物流流程，提高需求預測準確性，實現采購自動化。

來源：新財富雜志（ID：xcfplus）

作者：吳曉穎、吳淼、胡鈺茜、柴靜、花煜陽【安永（中國）企業咨詢有限公司】

隨著生成式人工智能（生成式AI）的崛起，其技術能力正重新定義傳統人工智能的邊界。它不僅在技術層面實現了質的飛躍，更在醫療醫藥行業展現出獨特的創造力和想象力。

生成式AI通過深度學習和模式識別，為疾病診斷和治療提供了新的視角和方法。它優化了診療流程，提高了醫療服務的質量和效率，同時也為患者帶來了更加個性化和人性化的體驗。這種技術的應用，正在逐步改變醫療行業的面貌，為患者和醫生提供了前所未有的便利。

01、AI的變革：從知識的傳遞者，轉變為生成和創造者

生成式AI的崛起對傳統AI構成了顛覆性的挑戰，從傳統AI到生成式AI的發展，是一個既有進化又有新生的過程，二者之間既有區別，又有結合。

傳統AI和生成式AI的區別在于工作目標，以及對待知識的態度和方法。傳統AI更注重對已有知識的運用和推理，它的目標是回答特定問題或解決特定任務，其工作方式更像是知識的傳遞。因此，傳統AI體現出智慧工具的屬性，即“智器”，它們具備強大的數據處理和分析能力，讓許多業務流程得以自動化，提高了工作效率。

而生成式AI則更注重生成和創造，它的目標是生成全新的、真實的、有用的數據和內容，其工作方式更像是知識的歸納和演繹。這種區別使得它們在各自領域中發揮著重要作用，并為未來的發展提供無限的可能性。生成式AI更像智慧大腦，即“智腦”。其創造性、通用性、靈活性使得生成式AI在內容創作、虛擬角色生成等方面具有廣泛的應用前景。

與此同時，二者所生成內容質量的影響因素有所不同。傳統AI在數據規模、硬件成本、部署復雜性、數據依賴等方面存在痛點，其生成內容的質量高度依賴硬件性能和數據能力。相比之下，所輸入提問的質量包括是否準確、聚焦、結構化等，是影響內容生成質量的重要因素。

02、在醫患場景的機會：提升患者就醫體驗與治療效率

隨著算法、算力和數據能力的提升，生成式AI正在深刻地改變醫療領域。回到服務人類社會本身，生成式AI能夠在患者的就醫旅程中，從癥狀感知與認知階段到疾病診療、復診與復購，以及愈后階段的管理，發揮著關鍵的角色。

在初期，患者對自身癥狀認知不足，可能忽視疾病的早期信號。這時，生成式AI通過智能交互和個性化的疾病教育內容，幫助患者更好地理解其癥狀和潛在疾病。此外，通過智能語音助手或虛擬助手，患者可以隨時隨地獲得疾病相關的信息和對疑問的解答，以提高自身對疾病的認知。

在診療階段，AI技術能通過深度學習分析醫學圖像，提高診斷的準確性，并根據分析結果幫助醫生制定精準的治療方案。

對于復診與藥物復購，生成式AI的智能提醒功能確保患者按時接受治療和藥物，避免錯過重要的治療時機。同時，智能藥房管理技術可以根據患者的處方信息自動分配藥物，從而使患者快速準確地獲取所需藥品。

在愈后階段，AI不僅通過定期隨訪和生命體征監測提高患者的健康管理水平，還提供個性化的健康管理計劃和教育內容，幫助患者改善生活質量和自我管理能力。總體而言，生成式AI的應用使得患者的就醫過程更加智能化、高效化和人性化，極大地提升了醫療服務的質量和患者的滿意度。

通過醫患不同視角下的多樣化場景觸達，生成式AI還能夠使診療“更優質”、醫生“更專業”、病患“更自主”。傳統的診療方式往往依賴于醫生的臨床經驗，以醫生為中心。而生成式AI可以通過分析大量臨床診療數據，深度學習醫療領域知識，為醫生提供更準確和可靠的診斷依據。這不僅可以提高診斷的準確率，還能幫助醫生更好地制定治療方案，尤其是讓臨床經驗有限及醫療資源匱乏地區的醫生獲得助力。另一方面，新技術結合患者的疾病信息，能夠帶來更加精準、便捷和個性化的醫療服務和健康支持，提高患者自我認知的能力，提升創新性的交互體驗。

03、賦能藥企的運營場景：長效增強“前-中-后”內核

在藥企運營的各個環節中，生成式AI將發揮著日益重要的作用，不僅改變傳統的藥物研發和生產模式，還將為藥企的前、中、后臺運營提供強大的支持。

生成式AI以“生成”本身賦能前臺，能在醫藥企業的前臺職能部門包括患者服務、市場分析、企業決策規劃中發揮關鍵作用，通過智能咨詢和精準營銷，優化醫患體驗和業務運營。例如，通過自動生成市場調研問卷、業務報告和針對性營銷計劃，精準定位客戶，提高市場和銷售部門的效率。此外，生成式AI能在市場準入、項目管理和合規性檢查方面大幅提升工作效率和決策質量，從而推動企業運營向更高效、精準和客戶友好的方向發展。

生成式AI在戰略規劃和運營優化中的應用，能顯著提高效率和戰略價值。通過自動生成市場調研、銷售報告和培訓材料，釋放員工時間，使他們能夠專注于客戶洞察和策略創新。其次，自動化的客戶溝通能夠提高滿意度和忠誠度，并通過數據分析優化產品和服務。此外，在醫學部門，生成式AI能加速醫學研究和內容生成，提高工作效率，并支持醫學科學聯絡（MSL）的學習和溝通。

生成式AI可以用“卓越數據”夯實中后臺，在研發部門的應用將為藥物研發帶來深刻變革。其智能的數據處理和模式識別能力能夠深度挖掘生物醫學數據，自動發現候選藥物靶點，并預測藥物的藥代動力學特性和毒性，從而改善藥物的療效和安全性評估。在臨床試驗階段，AI通過優化試驗設計和提高患者篩選效率，提升試驗的成功率。此外，它還能自動整理和分析注冊申請資料，加速藥物上市進程。

生成式AI在IT部門中能通過自動化客戶支持，提高響應速度和生成高質量代碼，增強IT服務體驗，加速項目的實施并減少人為錯誤。在生產和質量管理中，生成式AI能通過識別生產瓶頸和預測設備故障，優化生產流程和質量控制，確保生產的穩定性和連續性。在供應鏈管理方面，生成式AI能通過數據分析，預測優化采購、訂單和物流流程，提高需求預測準確性，實現采購自動化。

生成式AI將為供應鏈部門帶來更加智能、高效和可靠的供應鏈管理，提升其核心競爭力。該技術以其強大的數據處理和預測分析能力，為供應鏈的采購，以及訂單和物流的管理提供了全新的優化手段。通過深度分析歷史案例和市場趨勢，生成式AI有望提高需求預測的準確率，其可以通過對歷史供應商價格和交貨時間的分析，制定更合理的采購計劃和成本優化策略。在采購流程中，生成式AI將可以實現自動化識別采購需求、自動匹配供應商和自動生成合同等功能，提高采購效率并減少人為錯誤。同時，該技術可以監測和分析供應商的交貨性能、產品質量和合同履行情況，幫助其及時發現潛在問題并采取相應措施。在物流配送中，該技術還可以輔助決策運輸路線的最優方案，提高物流效率并降低運輸成本。

在財務部門，生成式AI可以通過數據分析、預測可疑交易和自動化報告生成，提升財務管理水平，支持財務決策并提高工作效率。在人力資源方面，AI通過高效篩選簡歷、總結面試反饋和自動生成入職合同，支持人才招聘和管理，并提供員工績效洞察，支持個性化培訓和發展規劃。法務和合規部門則能通過生成式AI的應用，識別文件中的關鍵信息，生成合規報告，自動化合同審查，提高法律工作效率并支持風險管理。公共關系和傳播方面，AI能通過精準的輿情監測、自動化危機響應和生成高質量宣傳材料，提升品牌形象和傳播效果。

04、成功場景化落地的六大關鍵步驟

通過現有企業對生成式AI的探索及應用，大語言模型已經成為推動企業創新的核心技術。經過深度學習和海量數據的訓練，這些模型能夠理解自然語言，同時也能生成語言，為多個行業提供智能化的解決方案。實施大型語言模型是一個復雜的過程，它涉及策略規劃、技術部署、應用實施以及持續的優化，其落地的實踐路徑主要分為六大步驟。

一是深入業務需求分析。企業在采納大語言模型之前，必須先對自身的業務需求進行徹底的審視。這包括對數據結構、業務流程、用戶交互以及技術基礎設施的全面了解。基于這一分析，企業需要制定明確的目標、預期成果、風險評估和財務預算。

二是策略性技術選型。面對眾多的大語言模型，企業需要進行細致的評估，選擇與其業務需求最匹配的模型。這一決策過程需要考慮性能、成本、可擴展性、用戶友好度和數據安全等多個維度。同時，企業還需要決定是采用外部云服務還是自行構建模型。

三是數據的準備與清理。高質量的數據是大語言模型成功的關鍵。企業必須投入資源進行數據的收集、標注和格式化，確保數據的準確性和合規性，同時保護數據隱私。

四是應用開發與測試。為確保大語言模型在特定業務場景中發揮最大作用，企業需要開發定制化的應用程序，如聊天機器人、智能助手等。開發過程中，持續的測試是保證應用性能滿足預期的重要環節。

五是員工培訓與變革管理。新技術的引入需要員工的適應和接受。因此，提供針對性的培訓和有效的變革管理策略，對于新技術的成功應用至關重要。

六是持續關注安全性與合規性。在大語言模型的運行過程中，企業必須持續監控數據安全和隱私保護，確保所有操作都符合法律法規和國際標準。

領域大模型的構建對于企業有更為實際的幫助。領域大模型指的是專門為特定行業或領域訓練的大型人工智能模型，它們在專業領域內展現出更高的專業性和準確性。這些模型能夠提供更精確的預測、深入的分析和有效的決策支持，推動企業在特定領域實現自動化和智能化。

領域大模型的搭建過程中，由于現有的預訓練語言模型已經奠定了堅實的基礎，下一步需要使這些模型更好地適應特定任務或吸納領域知識，獲取進一步的優化。達到這種優化的主流策略主要分為兩種：檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）和微調（Finetuning）。

RAG技術是一種將檢索（Retrieval）與生成（Generation）結合的方法。它先對一個大型的非結構化知識源進行檢索，找到與輸入相關的內容，然后將這些內容與原始輸入一起送入到生成模型中，最后輸出，優勢在于信息準確性，知識豐富性，但劣勢是復雜性高與處理速度慢。

Finetuning技術則是通過在特定任務上繼續訓練，例如SFT（Supervised Finetuning）和DPO（Direct Preference Optimization），優化模型性能，實現更精準的預測和分析。優勢在于處理速度快，性能提升明顯，但劣勢是對數據要求高，更新成本也更高。

05、探索過程中的政策挑戰與應對

隨著生成式人工智能技術的蓬勃發展，各地政府也在積極制定相關政策，以推動這一領域的健康發展。例如，上海和深圳等城市通過《上海市人工智能產業發展條例》和《深圳經濟特區人工智能產業促進條例》等地方法規，為本地的生成式人工智能產業提供了明確的發展方向和支持。北京則通過發布《北京市人工智能創新策源地建設實施方案（2023-2025）》和《北京市促進通用人工智能創新發展措施》，在人工智能創新領域進行了深入的規劃和布局。

盡管如此，生成式人工智能的穩健發展同樣需要有效的風險管理。只有結合行業特點，及時制定和實施風險應對策略，才能確保醫療醫藥領域人工智能的持續進步和健康發展。

訓練生成式AI模型需要大量高質量數據作為基礎，這些數據的獲取、分析對于形成有效的AI結果至關重要，這個過程將面臨各類與數據相關的挑戰。

一是訓練數據的質量和多樣性對性能的影響。訓練數據的質量和多樣性直接影響AI模型的性能和準確性。偏差或質量問題可能導致AI結果的不準確。因此，需要從數據收集階段開始，實施全面的質量控制和風險管理措施。

二是新數據標注與處理的成本問題。收集新數據并進行標注和處理是一項成本密集型工作，需要大量的資源和時間。為了降低成本，可以采用自動化標注技術和利用開源數據集，同時通過數據清洗、標注和增強等方法來確保數據的準確性和多樣性。

三是決策透明度和可釋性。生成式AI的決策過程常常缺乏透明度，這限制了人們對其背后邏輯的理解。為了提升AI的可信度和用戶接受度，需要通過可視化工具和解釋性算法來增強決策過程的透明度和可解釋性。

醫療醫藥行業因其對人類健康和生命安全的重要性，長期以來受到嚴格的合規性監管。隨著醫療反腐的推進，監管措施不斷加強。而人工智能作為新興戰略產業，其發展也受到政府部門的高度重視，并出臺了以《生成式人工智能服務管理暫行辦法》（以下簡稱《暫行辦法》）為代表的多項法規，對生成式AI進行全面監管。人工智能、醫療醫藥兩大領域的合規監管疊加，是藥企在使用生成式AI中不得不面對的合規挑戰。

一是內容合規性監管的加強。生成式AI在醫療醫藥領域的內容賦能價值巨大，海量內容創作背后潛藏很多合規風險，隨著《暫行辦法》的實施，內容合規性監管標準提高，要求生成內容不僅要符合社會主義核心價值觀，還要避免產生違法和不良信息。同時《互聯網信息服務算法推薦管理規定》要求，企業應建立用于識別違法和不良信息的特征庫，加強對不良信息內容的識別能力。

二是對用戶管理合規的監管開始加強。生成式AI的訓練需要處理大量包含用戶敏感信息的多模態數據。為確保用戶隱私安全，法規如《暫行辦法》規定了嚴格的數據管理要求。這包括合法采集用戶信息、遵循最小化原則、制定清晰的隱私政策并獲取用戶同意，以及建立投訴和舉報機制，快速響應用戶訴求。這些措施旨在全面保護用戶在使用AI服務時的合法權益。

三是對醫療醫藥行業數據的合規監管。在醫療醫藥領域應用生成式AI時，其決策的不透明性可能對知識產權、數據安全和倫理提出挑戰。根據《中華人民共和國人類遺傳資源管理條例》的要求，在采集遺傳資源前，必須告知采集目的、用途、健康影響和隱私保護措施，并進行倫理審查，以確保合規性和個體權益的保護。

在復雜的市場環境下，企業時刻需要具備足夠的韌性和智慧面對挑戰，逆勢上揚。中國政府在監管層面展現出了高度的前瞻性和適應性，《生成式人工智能服務管理暫行辦法》等法規的制定，不僅為人工智能技術的健康發展提供了法律框架，也為相關企業指明了合規經營的路徑。企業在利用人工智能進行研發創新時，必須嚴格遵守法律法規，確保技術應用的合法性和安全性。此外，企業還應密切關注政策變化，及時調整研發策略和業務模式，以適應監管環境的動態發展。

2024年1月31日，國家首次全面系統性地闡釋了新質生產力的重要概念，在強調科技創新這一“發展新質生產力的核心要素”時，特別強調了“原創性”和“顛覆性”。這既是“從0到1”的原創性突破，也是“從1到10”的顛覆性跨越。而生成式AI作為兼具這兩個特性的新興創新突破性技術，將展現出更多絕妙的創新主意去賦能各行各業。

我們也期待在醫療醫藥這個兼具傳統和創新的行業里，生成式AI能夠進一步賦能各類場景，實現更好的醫患體驗、更高效的藥企內部運營，從而推動行業未來的高質量發展。