医药行业 SAP 企业数字化转型解决方案 ** 交流使用 2 ** 公司简介 1 项目实施方案及服务保障体系 2 ** 信息化项目建议书 目录 ** 信息化蓝图及总体方案 ** 核心解决方案介绍 问题与解答 2 3 4 5 ** 交流使用 3 ** 整体业务概览：聚焦医药、产业多元、集团管控 多元化 产业化 规模化 集 团 架 构 下 的 整 撑企业规模化和集约化 发展 持续的 创新能力支撑企 业业务创新 1 2 3 4 新药研发 药品生产 药品销售 ** 交流使用 4 ** 未来业务发展关注点分析 市场环境形势 行业特点 医药行业是医药行业是按国际标准划分 的 15 类国际化产业之一，是世界贸最 快的 朝阳产业之一 跨国大药企（赛诺菲、辉瑞、诺华等） 在华建厂、国内药企的 行业集中度低， 抗风险能力低 定位在中高端市场，市场占有率处于同 导实时监控项目建设情况。 • 建立丰富、完整的报表体系， 实现电子化报表，满足各层级 的 信息统 计要求。 贯通 透明 统 一实时的 信息展 现，快速的 问题定位 ** 交流使用 18 医药行业关键绩效指标 KPI 体系（示例） 分析主题 管理目标 一级客户的库存分析，库存周转率的计算 分析客户的再购进和消化能力 处方药进货合 理 性监测，分析进货增量趋势 对医院的 进 货量进行监测，以发现异常购进

南昌市卫生材料及医药用品行业 中小企业数字化转型实践样本 南昌市中小企业服务局 2025 年 11 月 - 1 - 目 录 一、卫生材料及医药用品行业中小企业发展情况........................2 （一）卫生材料及医药用品行业定义与范围........................2 （二）卫生材料及医药用品行业中小企业发展现状与趋势3 1.行业宏观情况.. ............................................. 4 （三）卫生材料及医药用品行业中小企业业务痛点........... 5 二、卫生材料及医药用品行业中小企业转型价值........................7 三、卫生材料及医药用品行业中小企业数字化转型场景............8 （一）生产执行数字化................. .......... 26 - 2 - 一、卫生材料及医药用品行业中小企业发展情况 （一）卫生材料及医药用品行业定义与范围 卫生材料及医药用品行业，是指卫生材料、外科敷料以及其 他内、外科用医药制品的制造行业。根据《国民经济行业分类》 （GB/T4754—2017），包括 C27701（卫生材料制造业）、C27702 （医药用品制造业）两大类别。​ 卫生材料制造业以非织造布、高分子材料等为原料，生产医

人才培育 创新创业 大旅游 航空康复医疗中心 中医药康养中心 创新创业 养老服务中心  物流枢纽  转运  仓储  冷链  航空展览馆  航空主题公园  温泉度假村  低空旅游  航空科普  航空制造  飞行器维修  航空技能培训  航空体验 为航空、航天高压 从业人员提供的疗养 理疗中心 与中医药结合的康养产业链 为老年人及康养需求群体提供的生 中医药康养中心 养老服务中心 三中心 05 项目三经开区低空经济产业园 陇南 腾飞 陇南低空经济产业园区概念规划 Planning and Design of Chang'an River Footpath 总体设计—总平面 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 养老服务中心 中医药康养中心 康复医疗中心 商业用地 12.61 ha 约 204 亩 公园绿地 0.99 ha • 航空康复医养中心 • 航空康复医疗 • 高科技疗养设备 • 航空文化科普体验 • 中医药康养中心 • 中医药文化展览 • 中医药康养服务 • 中医药产品研发 • 养老服务中心 • 专业护理 • 智慧养老 • 营养服务 • 应急救护 —— 康养三中心 05 项目三经开区低空经济产业园 分区规划 陇南

在流程中替代基础、细节类工作，提升诊疗效率 海量数据分析，将“人体拆解”进行保险，将保险覆盖到更多人群 将海量人群的全生命周期病理 / 健康状况数据汇集、分析，提升诊疗水 平 通过基因筛查，获知风险；通过算力与海量数据分析，加快医药研究 运用大数据手段，提前预知疫情；有效分析病症的关联因素和预防机制 通过 IOT 等类型设备，将慢性病、特殊人群的健康日常关怀进行覆盖 构建跨语言，跨时间轴的医疗相关知识库，有效促进医疗知识的发展 如：健康活动的参与 如：后天的环境与心理建设 如：有效且良好的医疗环境 如：国家与个人层面的保障全面性 从医院主题 到医药与创新主题 到健康与保障主题 （这是一个系列）… 发达国家医疗信息化投资规模占卫生支出比例达到 3%-5% ； 医药、器械、数字医药等领域，并未纳入信息化统计范围 医疗信息化和数字化医疗不是一回事（医疗数字化：是面向业务的） 回到今天的重点 - 互联网医院 关注分级诊疗能力与跨区域接入能力 + 互联网接入能力 问诊 随访 会诊 & 转诊 处方 复诊 分诊 导诊 诊疗 支付 （医保 & 商 保） 互联网 + 医院 / 医疗机构：闭环 转线下 - 临床 医药 - 配送 更有效的 商业保险 家庭医生 健康管理 衍生服务 社区医疗站？ 标准检测器？ 个性化治疗 专业化治疗 实现了 更安全有效 的监管 互联网 + 医疗：组织者 医院 / 集团

措施。以上虞经济技术开发区（附表 5 的 71#园区）为例，园区创建于 1998 年， 被科技部确定为“中国精细化工特色产业基地”。2007 年，上虞园区被浙江省发改 委授予生态工业园区示范点。园区以精细化工为主导，染料和医药两大产业贡献 了园区三分之二以上的产值。通过采集园区能流信息，以能源基础设施为节点， 绘制 2013 年上虞园区的能流图（图 4-1），图中箭头宽度与能流数值成正比。 33 图 4-1 础设施机组 投产时间 能源基础设 施机组数量 （个） 能源基础设 施总装机容 量（MW） 主导产业 1 1992 521.9 1996 8 635 电子信息，生物医药，汽车，装备制造，高端服务业，文化创意产 业 2 1992 547.5 1993 22 5,644 造纸，精细化工，火电，装备制造 3 1992 229.3 2004 2 2,170 信息技术，机电一体化，新材料，生物医药，环境保护 11 1993 337.5 1998 8 259 食品饮料，电子信息，生物医药，机械 12 1991 205.2 2005 6 71 国际贸易，木材加工，轻工业，农产品加工 13 1991 236.8 1998 3 81 信息技术，生物医药，新材料，先进机械，光机电一体化 14 2006

等在医疗健康领域的应用” 049 生物科学 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 051 1.1 生物科学领域 Top 10 热点前沿发展态势 051 1.2 重点热点前沿⸺“网络药理学在中医药现代化研究中的应用” 053 1.3 重点热点前沿⸺“肿瘤微生物组” 056 2. 新兴前沿及重点新兴前沿解读 059 2.1 新兴前沿概述 059 2.2 重点新兴前沿⸺“AI 它揭示了经典代谢物乳酸的全新信号功能， 为理解免疫、肿瘤等生理病理过程提供了 全新的分子视角。 医学应用与转化研究类旨在解决重大 健康问题，推动精准医学发展，包括 3 个相 关的热点前沿：“网络药理学在中医药现 代化研究中的应用”是中医药研究首次进 入研究前沿；“mRNA -LNP 疫苗的免疫原 性机制与免疫应答调控研究”聚焦 mRNA- LNP 疫苗研究直接服务于传染病防控；“肿 瘤微生物组”从微生物互作角度为癌症等 复杂系统互作的发展趋势。 051 表 25 生物科学领域 Top 10 热点前沿 序号 热点前沿 核心 论文 被引 频次 核心论文 平均出版年 1 蛋白质乳酸化 35 4865 2022.7 2 网络药理学在中医药现代化研究中的应用 13 1741 2022.4 3 利用高通量单细胞技术构建人类细胞图谱 4 1016 2022.0 4 先导编辑技术和大片段 DNA 的精准整合技术 27 6192 2021

据。因此，很多科研人员相比于相信大语言模型挖掘出的新颖靶点，更相信自己 亲手一步步挖掘得到的靶点，即便亲手挖掘需要远超大语言模型的时间成本和金 钱成本。 此外，医药研发并非像常规的自然语言处理一样，能简单快捷的验证模型答 案的准确性。医药研发涉及到人类健康和生命，所以在应用这些模型时需要特别 谨慎。目前任何新的靶标发现都需要经过严格的实验验证，以确保其科学性和有 效性。在大语言模型解释性不足的当下，虽然能免除一些探索性实验，还做不到 在未来，我们期待能看到大语言模型与其他技术（如结构生物学，基因编辑 等）的进一步融合，以提高靶标发现的效率和精度。与此同时，我们也期待看到 更多的研究来提高模型的解释性，使其在医药研发中的应用更加透明和可靠。 总而言之，大语言模型为医药研发带来了新的可能性，但同时也带来了新的 挑战。我们需要以开放和批判的态度来接纳这些新的工具，不断探索和优化它们 在靶标发现中的应用。 人工智能助力蛋白靶点结构的预测

床场景数据交互类型的不同，又可分为文本任务、视觉任务、语音任务、跨模态任务 等。具体来讲，如就诊前的挂号问诊、健康宣教、知识问答等，就诊中的辅助诊断、 电子病例生成与理解、手术模拟等，就诊后的健康管理、医药服务、慢病管理等，医 学研究领域的文献挖掘、药物研发等，医疗元宇宙中的场景构建、内容生成等。表 2 展示了部分医疗大模型的应用情况。 表 2 部分医疗大模型应用情况 大模型名称 发布时间 企业名称 疗和现实医疗的协同 发展，打破现实世界对时空、资源的限制，但医疗元宇宙的构建需要大量的虚拟场景， 复杂的智能预测与推理分析，虚拟数字人的建模以及语言与情感表达能力等[15]。另外， 对于生物和医药研究活动，需要大量的研究数据和模拟实验，极其耗时费力。由于大 模型参数规模巨大，其开发和训练依赖于数据、网络和算力的综合支撑。大模型可依 托互联网、专业数据库以及私有数据库的多模态数据进行自监督预训练，通过少量下 为其提供量身打造的 健康管理方案，并进行健康跟踪和风险预测。诊后大模型通过分析来自可穿戴设备或 家庭监测系统的实时数据，以检测患者任何异常或病情恶化的迹象，从而及时进行干 预和调整治疗计划。在医药服务方面，北京大学第三医院药剂科翟所迪等[19]分析了 GPT-3.5 和 GPT-4 在用药咨询中的准确性和可行性，展示了大模型在医疗保健领域的巨 大潜力。此外，苏龙翔等[20]将大模型应用到真实病例用于预后与死亡风险预测上，并

82%。长三角城市群通过优化区域产业布局，强化分 工协作，产业协同配套发展水平不断提升，拥有制造业强市数量断层 式领先。长三角城市群已建成两批共 24 个长三角创新联合体，聚焦 半导体、大飞机等战略领域，并在生物医药、航空航天等领域组建 19 个跨区域产业联盟，区域制造业高质量协同发展取得显著成效。 山东半岛城市群发挥青岛市、济南市区域“增长极”作用，以产业链 整合与技术创新为核心，加速培育一批国家级先进制造业集群。长江 业的高端化、智能化、绿色化转型。 表 4 制造业强市中先进制造业集群主要城市名单（截至 2024 年 12 月） 城市 数量 国家先进制造业集群名单 无锡 5 无锡物联网集群,泰州、连云港、无锡生物医药集群,苏州、无锡、南通高端 纺织集群,长三角(含江西)大飞机集群,苏南特钢材料集群 深圳 5 深圳新一代信息通信集群,广州、深圳、佛山、东莞智能装备集群,深圳先进 电池材料集群,深圳、广州高端医疗器械集群 深圳、广州高端医疗器械集群,广深佛惠莞中智能网联新能源 汽车集群 成都 5 成都软件和信息服务集群,成渝地区电子信息先进制造集群,成都、德阳高端 能源装备集群,成德绵自凉航空航天集群,成渝地区生物医药集群 杭州 4 杭州数字安防集群,杭州数字安防集群,长三角(含江西)大飞机集群,浙东工 业母机集群,环杭州湾现代纺织服装集群 宁波 4 宁波磁性材料集群,宁波绿色石化集群,浙东工业母机集群,环杭州湾现代纺

AI 的出现，业内开始 探索自动根据功能需求设计/优化蛋白质、给定抗原等目标蛋白生成抗体等 蛋白、给定靶点一键生成 Binder 蛋白等功能，为提高药物发现的效率作出 贡献。英伟达于 3 月推出的生物医药大模型云服务 BioNeMo 也包含蛋白质 生成等模型的调用服务。国内关注晶泰科技等最新应用。 AI+医疗影像：应用相对成熟，关注 AI 大模型提升数据标注效率 医疗影像分析是 AI 的另一个重要应用场景。AI 果。此外， 医疗领域的容错相对更低。因此，我们认为构建兼具质量和数量的医疗数据集、打破医疗 “数据孤岛“现象，促进医疗数据价值流通，将成为 AI 大模型在医疗领域应用的重要挑战。 图表6： 医药领域数据存在“孤岛现象“，数据流通程度低 资料来源：GTC2023，华泰研究 AI+新药开发：根据功能需求设计/优化蛋白质，加速新药探索速度 DeepMind 两代 AlphaFold 领域的应用仍处于起步阶段，但天壤 XLab 负责人苗洪江博士认为，从 AlphaGo、 AlphaFold2 到生成式 AI 是一个从分析工具走向解决方案、并落地解决实际问题的过程。 长期来看，生成式 AI 有望赋能生物医药源头创新。 图表7： 从 AlphaFold2 到类 ChatGPT 生成式 AI 资料来源：GTC2023，Large language models generate functional