.........................................................................................40 4.2.2 药物研发与优化.............................................................................................. 持。 3.2 数据分析与利用的瓶颈 在中医药健康产业中，数据分析与利用的瓶颈主要体现在以下 几个方面：首先，数据来源的多样性和复杂性导致数据标准化程度 较低。中医药数据涵盖临床诊疗、药材种植、药物研发、市场销售 等多个领域，而这些数据往往以非结构化或半结构化的形式存在， 缺乏统一的格式和标准，增加了数据整合与分析的难度。 其次，数据的质量和完整性存在较大问题。中医药数据往往依 赖于人 的强大计算能力，可以对中医药历史文献、临床数据、 药材信息等进行结构化处理，构建知识图谱。这一过程不仅能够整 合分散的数据资源，还能通过关联分析发现潜在的药物配伍规律、 疗效机制以及疾病治疗的新思路。 例如，通过对历代中医典籍和现代临床病例的文本挖掘，系统 可以自动识别出常用的药物组合及其适应症，形成药物配伍数据 库。这一数据库能够为中医师提供实时的处方建议，同时也能为中 药新药研发提供数据支持。此外，DeepSeek 还能够对药材的产

HYGON 海光DCU行业实战手册 海光DCU算力支撑重点生物大数据平台高效运行，配合DTK异构计算 平台完全兼容主流生态，助力未来异构场景和AI4S转型。 生物大数据平台面向疾病预警、个体化医疗、药物研发等多类场景，承担海量测序数据分析、突变检测、结构建模与多模态融合等任务。 平台需满足以下关键诉求： 背景需求 / BACKGROUND 方案亮点 / HIGHLIGHTS 案例价值 / ICASE ，为分 子模拟场景提供可替代 的训练平台。 为AI加速第一性原理分子动力学模拟提供可落地方案，推动 从经典力场向数据驱动的高精度势能建模转型。 助力科研机构构建国产异构 AI 模拟平台，支撑药物设计、新 材料发现等任务的模型训练与大规模并发推理。 海光算力支持国家大装置建设，支撑对大气、海洋、陆地、生物圈等自然 过程的高分辨率、多圈层、长时间尺度耦合模拟，实现气候预测、污染防 控、

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展望未来，立马昆仑大模型可能呈现以下发展趋势： （1）技术持续迭代 大模型的参数规模、处理能力和精度将持续提升，为疾病预测提供更加精准、高效的解决方案。 （2）应用场景拓展 大模型还将进一步拓展到健康管理、个性化治疗、药物研发等多个领域，为智慧医疗的全面发展提 供有力支持。 （3）数据安全保护 随着医疗数据的不断增加，确保数据的安全性和隐私性将成为未来发展的重要议题。 （4）跨越学科融合 大模型项目将促进医