药监督管理局迎来了前所未有的发展机遇，但也承担着前所未有的责任和风 险，可谓使命光荣，任务艰巨，责任重大。 近年来，随着我国国民经济的持续快速发展，整个医药行业一直处于高 速发展时期；同时，医药监管行业中存在着诸多问题开始显现，各种矛盾综 合交错，这直接影响着医药行业的健康发展。 医药作为关系民生的重大问题， 在建设和谐社会的历史进程中，饮食用药安全问题，越来越成为党和政府以 及社会公众关注 统， 提升医药行业的监管能力和服务水平，成为医药监管部门的首要选择。尤 其需要指出的是，目前“两化融合”、“物联网”、“三网融合”等上升 到国家 高度，云计算、物联网等新技术在其他行业的应用，催生信息系统 发展的 绿色变革。医药监管行业完全可以采用这些新技术，建设服务各级 政府部 门、服务医药监管行业、服务社会公众的先进医药监管信息系统， 提升医药行业监管服务水平，保障公众饮食用药安全，服务

导致中医药在标准 化、规模化生产方面存在短板。其次，中医药的国际化进程面临严 峻的文化差异和监管壁垒，尽管中医药在亚洲、非洲等地区得到了 广泛应用，但在欧美市场的推广仍存在较大阻力。此外，中医药行 业的科技创新能力相对不足，尤其是在大数据、人工智能等前沿技 术的应用方面，与西医药相比存在明显差距。 具体而言，中医药健康产业的主要挑战包括：  标准化与质量控制：中药材的种植、采收、加工等环节缺乏统 化、数据化水 平，推动产业的可持续发展。 1.3 引入 DeepSeek 的必要性 在当前中医药健康产业快速发展的背景下，传统的信息处理和 分析方法已难以应对日益复杂的市场需求和数据量。中医药行业涉 及大量的历史文献、临床数据、药材信息及患者反馈，这些数据的 挖掘和应用对提升产业效率和创新能力至关重要。然而，现有的技 术手段在数据整合、知识图谱构建和智能分析方面存在明显不足， 导致信息孤岛现象严重，资源利用率低下。 业数据的质量，为后续的深度学习建模奠定坚实的基础。 4.2 数据分析与挖掘 在中医药健康产业中，数据分析与挖掘是 DeepSeek 应用方案 的核心环节之一。通过对海量中医药数据的深度挖掘与分析，可以 从多个维度提升中医药行业的效率与精准度。首先，利用 DeepSeek 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、

包括常见诊疗手术操作的视频资料资源。 审查和警 示 儿童用药审查 对儿童不适宜使用的用药行为进行自动审查。 老年用药审查 对老年人不适宜使用的用药行为进行自动审查。 妊娠用药审查 对妊娠妇女不适宜使用的用药行为进行自动审 查。 哺乳用药审查 对哺乳妇女不适宜使用的用药行为进行自动审 查。 禁忌审查审查 对针对某些疾病和症状不适宜使用的用药行为进 行自动审查。 相互作用审查 对药品与药品之间不能同时使用的情况进行自动 药物过敏审查 对针对病人的过敏情况不适应使用的用药行为进 行自动审查。 副作用审查 对使用药品的副作用情况进行自动提醒的功能。 重复用药审查 对同时使用具有相同或相似成分的药品的情况进 行自动审查和提示。 给药途径审查 对于给药途径不合适的用药行为进行自动审查。 用药频次审查 对于用药频次不合适的用药行为进行自动审查。 用药剂量审查 对于用药剂量不合适的用药行为进行自动审查。 儿童剂量审查 对 对于儿童用药剂量不合适的用药行为进行自动审 查。 肝功能不全提 示 对不适合肝功能不全病人使用的用药行为进行自 动审查。 肾功能不全提 示 对不适合肾功能不全病人使用的用药行为进行自 动审查。 用药疗程审查 对用药疗程不合理的情况进行自动审查。 中药合理使用 审查 对中草药使用过程中不合理的情况进行自动审 查，包括中药与中药，中药和西药之间的关系。 合理检查提示 根据病人的临床特点对检查申请单的合理性进行

人工智能在制造业中的应用正持续深化。据德勤预测，到 2025 年，电子通信/半导体人工智能应用市场的规模将达到 41 亿元人民 币，汽车制造行业达 37 亿元人民币，能源电力行业 25 亿元人民 币， 制药行业 17 亿元，金属及机械制造行业 13 亿元。未来，随着 技术 的进步和应用经验的积累，人工智能将解锁更多应用场景，将 为制 造业带来更多的变革和发展机遇。 三、人工智能+制造业关键技术及应用

成监管报告、提供风险洞察分析、辅助创建监管备案 文件以及开发智能药品咨询系统等功能， AI 显著提 高了药品监管合规效率，并为药品营销提供了有力支 持。这些应用不仅优化了药品研发流程，还为整个医 药行业的数字化转型提供了新的发展方向。 28 6 AI 重塑健康管理生态 在过去二十年中，全球预期寿命增加了六年，而健康预期寿 命仅增长了五年。中国疾病预防控制中心 2023 年发布的数据