药物研发生产流程，图片引自[1] 传统方法在靶点识别中的局限性 在AI的第三次浪潮之前，靶点的识别通常依赖多组学实验方法或者计算机辅 助药物设计的方法。多组学方法主要通过对病例组和对照组进行基因组、蛋白质 组等组学数据差异性比较，提取出可能致病的基因或蛋白靶点。这一方法通常有 着较高的准确性，但整体策略既费时又费力，且实验结果严重受到生物样本质量 的限制。 计算机辅助的方法主要包括反向对接，结构相似性分析等。这些计算技术能 这将更充分的调动大语言模型 在细分任务上的性能。 PROMPT设计：作者期望向BioGPT-G询问疾病相关靶点时，模型能直接回 答基因的名称。因此作者对多种prompt进行了评测。依据向模型输入 prompt时，返回的概率前1000的token列表中基因缩写的数目进行评价，数 目越多，该prompt越好。最终得到的prompt为：“human gene targeted by a drug the”。作者发现prompt的长度越短， 模型越容易直接返回基因名称。此外prompt以the或者a结尾也能够提高模型 直接返回基因名称的概率。 信息提取流程设计：因为绝大部分的基因名在BioGPT-G的字典中都并非是单 独的一个token，而是多个token组合而成的。如基因EXO1在BioGPT的字典 中是由EX，O，1组合而成的。因此在计算多token基因的next token probabili

极致成本 HUAWEI SCiIeGeNe 赛乐基因 性能第一 7mins 180 倍 业界首个 7 分钟基因测试平 台 端 到端 加速，性能提升 180 倍 30 25 20 7 联合华西医院建设全球领先的基因组分析平台 30% 80% 冷热数据分级，存储 TCO 节省约 30% 单点分析通量大，计算 单点分析通量大，计算 TCO 节省约 80% ↑ 2 倍 8 节点并发运行，性能无损 极致弹性，可存储 10 万人以上数 据 其他方案一 其他方案二 其他方案三 联创平台 30 倍人类全基因组 (WGS) 胚系变异分析时 间 7 mins 四川大学 华 西 医 院 WFSTCIINA IIesPnAL.SICIIUAN UNIVEESITY 邹 平 辅助诊断公共服务平台 医学科技创新平台 计算性能 1000 万亿次 / 秒， 加 速科研效率 转化医学科研平台 4000+ 万例次病历数据智 能 分 析 ，秒级查询 高性能基因组学分析平台 全基因组测序时间，从 24 小 时降低到 7 分钟 数字底座助力医学科研创新 中华人民共和国工业和信息 化部 dl6dunednononlnoniyesa Popleslegolkeo 市

在医疗实践场景中，大模型可以协助分析临床文本以提取关键信息，从而加快医生的 诊断和治疗建议。此外，大模型还可辅助分析医学影像，帮助检测肿瘤并进行疾病分 型。通过分析DNA测序数据，大模型能识别与疾病相关的基因突变，从而制定个性化 治疗方案。同时，大模型还能学习最新的医学知识，为医生提供治疗建议和决策支 持。例如，腾讯健康发布的混元通用大模型针对医疗领域升级了多个AI产品，包括智 能对话、病例结构化与检索 在患者护理和保健过程中，医疗大模型可助力实现以下几方面工作：一是远程监测患 者健康，特别是慢性病患者，分析生理参数、设备数据和健康记录，帮助医生管理疾 病，减少住院和急诊；二是分析健康记录、生活方式和基因信息，识别风险因素和早 期疾病迹象，实现个体化健康管理和疾病预防；三是减轻家庭照护负担，提供远程医 疗建议和护理指导，改善远程护理体验。如，讯飞医疗诊后康复管理平台基于星火认 知大模型，专注于康复指 在自动化的知识提取与整合方面，传统医疗信息整合通常需要大量人工努力，涉及文 献检索、数据抽取和手工整理，是一个费时费力的过程。大模型可以自动从大量医学 文献中提取知识，识别重要的疾病信息、治疗方法和疾病-基因关联等，迅速整合多个 数据源，提供有价值的医学知识。 在临床文本分析与诊断支持方面，传统的临床文本分析通常依赖于规则引擎或浅层机 器学习方法，对复杂的医学文本难以处理。大模型可以处理自然语言文本，分析临床

1 智医仁心 数见未来 下一代智慧医疗数据中心 解决方案 2 科学研究 ◆ 基因组学：判别疫情病原体； ◆冷冻电镜：解读新冠病毒 / 人体结合关键位点， 辅助药物和疫苗研发 ◆CT 片 / 血液生化数据：辅助诊断系统雏形； ◆疾病流行病学大数据研究平台； 经济回升 ◆“ 同舟计划”帮扶中小微企业 ◆“ 一贷通”以“ 101” 模式，缓解中小企业融资难题 共赴战场 ◆武汉： 2 月 8-11 科技战疫 疫情初期： ◆浪潮“云 + 战疫版” ：开放协同办公； ◆ 42 家医院预约挂号； 疫情中后期： ◆爱城市网 APP 助力多个城市企业复工复产； ◆疫情防控指挥中心建设； 医疗器械 ◆基因测序系统 ◆ 恒温扩增核酸分析仪； ◆恒温扩增微流控芯片核酸分析仪； 3 疫情推动未来新医疗数字化转型 机器医生和精准用药分析 辅助，使病人痊愈更快 身边的“物” 就可以照顾我 专业分析简便易得

检测能力，建立统一的公共卫生实验室质控标准规范。 在现有多病原常规检测基础上进一步拓展监测病原 谱，通过新一代测序技术、微流控芯片技术、宏基因组 测序分析技术等，持续加强针对新发和少见传染病、生 物恐怖相关病原体的高通量、快速、综合检测能力。完 善传染病病原体基因数据网络，实现市、区两级病原体 基因序列的快速传输、分析和研判，强化识别、诊断、预 警和溯源能力。 5.4 推进监测预警信息化建设 完善综合监测业务数据库，制定核心数据元和信

提供商等。 内容是各个环节都不可或缺的要素。无论哪一个服务环节，专业的用药内容及相关的医 学内容都是医药数字化营销的核心要素之一。 面向医生的内容性质明确，体量和形式待丰富。医药行业拥有扎实的医生服务基因，因 此对于面向医生输出的专业医学知识，行业有深刻的了解。例如医生关注的具体是哪类 消息、消息应该抓取哪些重要维度、呈现的语言风格如何等。因此，数字营销中，面向 医生的内容质量上能满足符合“医生视角”。 康管理” 的价值医疗服务，为肿瘤患者垫付治疗费用的同时提供专业的全病程健康管理。医疗费 用垫付使商涌科技获得了患者的高度信任和依赖，让全病程管理的医疗信息数据完整度 极高。本就拥有深厚数据分析基因的商涌科技，基于完整、真实的健康管理数据，结合 对疾病的专业研究，用数据驱动实时为患者识别健康风险，做前置干预并提出治疗方案 17 优化建议。目前，商涌科技已为近 4 万人提供垫付服务、为千余名血液病患者提供专业 有营销计划外，对输出整体解决方案的诉求也在快速上升。 这样的期待不无道理，在数字化进程快速推进的背景下，线上医疗服务快速丰富并不断 创新，适配线上场景的营销打法以及线上线下有机结合的营销模式，拥有数字医疗基因 的企业往往更具优势，因此该类企业更具潜力打造创新且有效的数字营销解决方案。如 京东健康一直持续打造创新的数字营销模式，并成效卓越。例如针对新特药，京东健康 基于互联网医院、医药电商等线上载体，在“AI

科研成果转化 科研方法论 科研设计赋能 科研方法赋能 辅助制定研究方案 协助制定搜集临床指标、生物 样本数据、基因检测数据等 科研流程智能引导 流程可视化、取数科研化、设 计灵活便捷 数据模型、表单 设计 专病数据采集 （医学影像数据自动提 取） 专病数据填充 数据治理及标准化 统计分析 个指标 AI+ 多模态专病探索研究 实现数据从业务到科研，从成果到临床的闭环应用，高效为临床研究者探索和挖掘科研成果。 以专科发展带动诊疗能力和水平提升。探索基于影像组学进行疾病诊断研究、基于宏基因组学分析进行诊断模型研究等。 科研假 目开端 （ 数

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个指标。 评审评级对医院信息化提出了更高的要求 转化医学 提出问题 寻找方案 解决问题 提出方案 区域医疗协同 互联网服务 精准医学 新的业务模式、业务形态不停地冲击着信息化的发展 把按基因匹配癌症疗法变得像输血匹配血型那样标准化 把找出正确的用药剂量变得像测量体温那样简单 互联网医院，线上和线下结合的诊疗服务，形成医 + 药 + 险 全流程 依托于高水平医院而设置的区域医学中心，为了提升整体和 务 操 作 根据前端业务生成会计凭证 财务管理 业务 财务 数据采集 通过不同途径和方式采集 患 者基本信息、诊疗、病 历、 多中心、设备、基因、 互联 网等数据。 数据中心 集成不同来源的患者为数 据， 建立主索引，完成数 据以患 者、流程、事件和 对象为中 心的整合。 大数据治理平台

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