“722”事件后，NMPA（当时为 CFDA）相继发布了《关于开展药物临床试验数据自查核 查工作的公告》《关于调整药物临床试验审评审批的公告》等文件，引发了国内 EDC、 RTSM 市场的繁荣，太美医疗等企业在系统中植入 AI，使其顺势成为药企数字化的关键 要素。 如今 FDA 鼓励药企采用数字健康技术（DHT）进行临床试验申办，间接引导着药企的 进一步开展转型。以 eCOA 为例，美国约 已经采购了相应的数智化系统，率 先享受到了 AI 赋能后的管理红利。 制药 AI 方面，绝大多数创新药企都对医疗 AI 持积极态度。不过，大多数药企在药物发 现阶段均倾向于自研 AI，而到了临床试验，更多药企习惯于采购成熟的第三方综合解决 方案，降低成本并规避研发风险。 5 6 第二章：自我突破，医疗 AI 形态异变 政策与提效两大购置动力支持下，国内已经孕育了一大批医疗人工智能产品，嵌入了医 IT 大模型落地的典例。 2.3 制药 AI：下行时期，在变化之中寻找新的机遇 自 2020 年制药 AI 在一级市场迎来爆发性增长后，大量创业公司将其管线推至临床阶段。 此前，AI 主导的进入临床试验阶段的创新药项目仅为个位数。2021 年这一数字已迅速 增长至 100 多个，2022 年维持增势突破 200，2023 年进一步提升，管线数量迈入 300 大关。 趋势之下，阿斯利康、拜耳、罗氏、礼来及赛诺菲等等

• 互动性、个性 化 患者流程 • 内容⽣产辅 助 • 管理营销素 材 • 营销内容策 划 • 患者招募 • 试验设计优 化 • 执⾏效率提升 新药研发与 临床试验 • 客户精细化标签 • 个性化与医⽣互动 • 交叉证据⽹ 络 构建 提升新药研发和 临床管理效率 数字化内部流程 提效 更个性化、 互动 ⾏业学术化推⼴ ⽣产与 DeepSeek 对于医疗体系有那些影响？ - 医 院 医院 24 研发⽅向探索 • 检索药监、⽂献、临床指南、申报⼚家 数量等选择潜在靶点（需 RAG 未公开数据） • 知识图谱可关联临床试验数据与 RWE 试验， 去观察有潜⼒的适应症 试验设计优化 • 患者分层：基于⼤模型的语义理解能⼒， 从历史数据中识别符合⼊组标准的“数 字孪⽣”患者群体，提⾼招募效率 提升新药研发和 临床管理效率 云深 智药 • 患者招募 • 试验设计优化 • 执⾏效率提升 • 内部⽂档提效 • 数字化知识库管理 • 合规风险智能提醒 新药研发与 临床试验 数字化内部流程 提效 ⽣产与 供应链 多渠道营销 学术化推⼴ • 交叉证据⽹络构建 患者服务 31 ROI 优化 • 明确应⽤场景：不是所有场景需要 AI • 混合部署策略

管理营销素材 • 营销内容策划 • 客户精细化标签 • 个性化与医⽣互动 • 多源信息来源 • 互动性、个性化 患者流程 • 多重购买渠道 患者服务 多渠道营销 ⽣产与 供应链 新药研发与 临床试验 学术化推⼴ • 65岁以上⼈⼝占⽐从 2014年的10.1%升⾄ 2023年的14.9%，医 疗需求激增1 ⼈⼝⽼龄化 • 收⽀失衡加剧，控费 边际效应减弱2 • 职⼯医保：结余稳健但增速 以得到释放 医学数据结构化提取、标准化 24 新药研发：借助⼤模型，提升药品研发的效率和速度 • 检索药监、⽂献、临床指南、申报⼚家 数量等选择潜在靶点（需RAG未公开数据） • 知识图谱可关联临床试验数据与RWE 试验，去观察有潜⼒的适应症 研发⽅向探索 • 患者分层：基于⼤模型的语义理解能⼒， 从历史数据中识别符合⼊组标准的“数 字孪⽣”患者群体，提⾼招募效率 • 剂量探索：通过强化学习算法模拟不同 • 客户精细化标签 • 个性化与医⽣互动 • 多源信息来源 • 互动性、个性化患者流程 • 多重购买渠道 腾讯⼤数据 腾讯健康药箱 患者服务 多渠道营销 ⽣产与 供应链 新药研发与 临床试验 学术化推⼴ 云深智药 DeepSeekJ会给医药企业带来哪些变化？—“技术为⾈，业务为舵” 懂业务者锚定价值，好奇⼼驱动突破 31 ⼤模型虽好，使⽤需谨慎 数据授权和管理 • 避免透露个⼈信息：⽐如⼿机号码、

在哪里使用人工智能时，他们会更加信任其使用。对技 术的信任越多，他们接下来会相应增加其使用，并在企 业中推动技术的扩散。 在化学领域生成潜在药物候选人的名单，并从中确定了 79个可行的候选者，最终选定一个进行临床试验。整个 过程都是围绕AI与人类各自最擅长的工作来设计的，以 及两者如何协作。展望未来，更多的员工将希望以这种 方式工作，并会提出在自己领域和角色中如何实现这一 目标的想法——成为业务中创新传播的强大引擎。 /autogen-enabling-next-generation-la rge-lan- guage-model-applications 126. 第一代生成式AI药物开始与患者进行II期临床试验。（2023年7月1日）。Insilico.c om： https://insilico.com/blog/first_phase2 艾森哲报告发现，员工与高管在关于工作和生成式AI的认知上存在差距。（2024年1月1