医药产品的特殊性要求高效、安全、稳定的运输和储存， 但在运输过程中可能面临温度控制、跟踪监测、防护措 施等方面的挑战。医药物流的供需匹配、配送调度等环 节可能存在不合理和低效的情况。 • 随着医疗卫生事业的发展和人们对医疗服务质量的要求 提高，医药物流行业迎来了发展的机遇。科技的进步和 信息化的推进为医药物流行业提供了更多的解决方案和 发展机会。 医药行业背景 信息化程度需要 进一步加强 没有完全 控、配合，因此智能设备的投入回报程度如何至关重要 基础设施管理混 乱协同不足 一些物流园区存在盲目性、重复性建设，部分仓库空置率较 高，缺少系统规划 添加标题 单击此处输入您的正文 医药物流发展挑战  计算机信息化管理系统  建立疫苗信息化追溯平台 《药品管理法》 《疫苗管理法》 分级诊疗制度等 药品零加成政策等  拆零比例上升、整箱比例下降  订 单 量 出 现 明 合 解 决 方 案 ， 通 过 智 能 补 货 ， 降低药品库存，减少损耗 药品全程智能化追溯 订单碎片化，智能拆单拣 货功能将成为运营规划重 点 智慧物流系统有效解决落 地配送问题 医药物流发展需求 敏 捷 共 仓 公 配 短 链 供应链更敏捷，服务响应度更高物流 一体化趋势明显，仓配一体化、店仓 一体化等模式将在全面推广 供应链更短，医药商业集中度更高，并 深度链接

机会与风险等细节问题，进行深入 挖掘，听取来自行业第一线工作者和企业 领导层对行业的见解和认知。 智能医疗概述 AI+ 医疗 应用场景 虚拟助理 医学影像 辅助诊疗 疾病风险预测 药物挖掘 健康管理 医院管理 辅助医学 研究平台 1 赋能 现象 发展 矛盾 广阔 市场 “ 人工智能 + 医疗”是人工智能技术对于 医疗产业的赋能现象。当前以机器学习 与数据挖掘为两大技术核心的人工智能， 病灶识别与标注 / 三维重建 靶 区自动勾画与自适应放疗 辅助诊疗 医疗大数据辅助诊疗 医疗机器人 疾病风险预测 基因测序与检测服务 预测癌症 / 白血病等重大疾病 药物挖掘 新药研发 / 老药新用 / 药物筛选 药 物副作用预测 / 跟踪研究 健康管理 营养学 / 身体健康管理 精 神健康管理 医院管理 病历结构化 / 分级诊疗 DRGs 智能系统 / 专家系统 辅助医学研究平台 诊疗等在内的应用场景 2 典型应用场景 45 43 21 19 15 14 14 7 疾病风险管理 医学影像 医院管理 辅助诊疗 虚拟助理 健康管理 辅助医学研究平台 药物挖掘 2 典型应用场景 虚拟助理应用场景 Virtual Assistant Application Scenario 2 典型应用场景  场景描述：从苹果的 Siri 、谷歌的语音助手，到亚马逊的

Just_Super/iStock AI 可提升制药企业的营收和利润 AI 能够在制药价值链中释放巨大价值。应用得当时，它可以同时提高效率和收益，并在更短时间内为患者提供更好的药物。 在研发环节， AI 能够生成更好、更有效的候选药物，加速从药物发现到临床前候选阶段的进程。 在运营和生产环节， AI 通过释放全价值链改进潜力、实现除自动化以外的效率提升。 AI 的最新发展赋能新用例显著改善各种生产 关 键绩效指标。 产品组合优化 • 药物发现 • 分子生成 • 生物标记开发 • 临床试验设计 • 临床试验数据分析和报告撰 写 • 市场研究 • 营销组合优化 • 现场人员优化 • 宣传材料制作 • 关键意见领袖（ KOL ） 管 理 • （医疗）知识管理 应用得当时， AI 可以同时提高有效性和效率，在更短的时间内为患者带来更好的药物。然而，效率和收益的提升潜力因价值链环节而异。因此，合理管理 验室支持。 AI 已经能够通过生成更好、更有效的候选药物，加速从药物发现到临床前候选阶段的进程， 帮 助药物发现环节变革。 AI 如何助力研发 在整个产品开发过程中提升创新力和效率 高效流程 • 更快的数据分析和计算机模拟测试 加 速开发过程 • 增强的数据处理能力提升质量 AI 在研发中的应用 创新产品 • 多靶点药物研发中，提高质 量 • 预测性设计生成提升创新力

SOT 内 部 数 据 新药情报库 bypatsnap Bio by patsnap Chemical by patsnap 自研数据 自有数据 药物交 易追踪 专利追 踪 构建路径 流 病 数 据 临 床 数 据 专 利 数据 文献 数据 新闻 数据 LM 管线 数据 个 ● 入 口 1 : 通 过 芽 脑 ， 为 生 命 科 学 探 索 创 造 无 限 机 会 学 提 取 实 体 支持药物、配点、适应症。公司四类实体的识别 上传文档》 田 提 取 表 格 支持 PDF 表格中的文本控取和 Exo 下鞋 上传文档》 商洁深 度 探 索 您可以问我这些： 药物见争格局 siRNA 药物的适应症有哪些 ? 临床试验与潘证医学 度伐利尤单抗针对非小细胞肺癌的临床结果有哪些 ? 2170126-744 日 inchikey UFINDUIRNIYI SNBHOTEVA AN 结构类型 洒性药他 9 来源 问题：根据 PDB 库和智慧芽数据库的信息，给出药物 BMS986278 和 靶蛋白的结合模式 查面 ia 构 结合模式分析 2. 优异药代动力学：在啮齿类和非人灵长类动物中显示高口服生物利用度 ( 大鼠 75%, 食蟹猴 93%)

移动医护软件系统 移动医护软件系统 患者服务需求管 理 门诊，病房呼叫 随身定位按钮紧急 求助 床旁呼叫，自助娱 乐服务 总体框架 ——功能框架 安全、可靠的无线网络 应急移动医疗 资产 / 药物管理 身份及药物确认 移动无线查房 重要患者监护 总体框架 ——移动医疗应用 智慧医疗业务方案 智慧医疗产品的基础——基础网络 内外网安全隔离；内网以办公大楼作为信息中心进行建设 服务器群 无线基站 任意角度，最快速度采集数据 移动医嘱确认（现场采集） 移动医嘱确认（患者身份识别及药物确认） • 无线网络和条码技术结合，解决了患者与用药的识别及核对问题，杜绝用药差错。 • 护士在床边使用无线识别设备扫描患者腕带及输液贴，关于患者的标识、用药、剂量及方法等详细 信息即可以通过 WLAN/3G 在护士工作站得到确认。 • 实现护士对病人身份和药物条形码的准确核对，在正确的时间、正确的地点及时响应病人求助，并 对处置信息进行准确记录。 医嘱信息 • 确保医嘱执行的有效性 移动护士工作站—患者身份识别及药物确认 • 无线网络和条码技术结合，解决了患者与用药的识别及核对问题，杜绝用药差错。 • 护士在床边使用无线识别设备扫描患者腕带及输液贴，关于患者的标识、用药、剂量及 方法等详细信息即可以通过 WLAN 在护士工作站得到确认。 • 实现护士对病人身份和药物条形码的准确核对，在正确的时间、正确的地点及时响应病 人求助，并对处置信息进行准确记录。

自动化绿色通道 交通创新智能匹配 资产组合优化 全融医谱 全融 NLP 模型 全融 OCR 模型 全融图像处理模型 智能挫索推荐引擎 智能认知引擎 智能预测引擎 智能优化引擎 AI 药物筛查 AI 槽准医疗 A 影像筛查 监测预警 应急指挥 安全直敏 助力城市规划 优化生态向能源 发展产业经济 构建空天地一体化感 知能力 智慧应用是智能体的价值呈现，探索可落地场景 智慧医疗是医疗健康行业利用云计算、大数据、人工智能、 5G 、 工业互联网等新兴技术，实现信息化、数字化、标准化和智能化的新型医疗健康体 系。智慧医疗应着力发展便携高效的智能服务，推广应用人工智能精准医疗新模式新手段。在药物领域，基于人工智能开展大规模基因组识别、蛋白 组学、代谢组学等研究和新药研发，推进医药监管智能化；通过人工智能的应用，加强流行病智能检测和防控。 数据 流程 分析 出个性化的判断结果。其主要解决病灶识别与标注、定量分析和三维重建的需求，辅助医生完成疾疾的 诊断，能够大大的提升读片效率和诊断的质量， 药物研发 人工智能技术可应用于药物研发的全流程，加速靶点发现、药物设计、结构预测、药物的大规模虚拟筛 选、药物重定向、临床前药理评估、合成路线优化、临床试验设计及分析、申报材料自动摆写等工作。 精准医疗 人工智角超技术应用于上游的基因测序设备，提升

建临床决策支持系统。推进基因芯片与测序技术在遗传性疾病诊断、癌症早期诊断和疾病 预 防检测方面的应用，加强人口基因信息安全管理，推动精准医疗技术发展。围绕重大疾病 临 床用药研制、药物产业化共性关键技术等需求，建立药物副作用预测、创新药物研发数据 融 合共享机制。充分利用优势资源，优化生物医学大数据布局，依托国家临床医学研究中心 和 协同研究网络，系统加强临床和科研数据资源整合共享，提升医学科研及应用效能，推动

覆盖医学文本结构化，医学知识图谱， AI 临床辅助 决 策，临床标记物发现、风险预测等问题 松山湖运动健康实验室，打造专业平台，高效成果转化 药物研发引擎 亿级参数 20+ 任务 盘古药物分子大模型 实现 SOTA · 医药研发 · 覆盖药物生成优化，蛋白质结构预测，动力学 模拟，联邦学习等问题 · 基因测序 · 覆盖单组学，多组学，基因网络，基因测序等问题 足底压力测试系统

结节 检查甲胎蛋白 1~2cm AFP （ - ） 药物治疗 住院 HIS+CIS RIS+PACS LIS 手术管理系 统 B 超 / C T / M R 扫 右上腹疼 痛 食欲不振 乏力等 描 结节 1~2cm 检查甲胎蛋白 AFP （ - ） 肝组织病理活检 确诊，肝 癌 住院 手术治疗 + 放射治疗 + 药物治疗 AI 驱动 H“I”T （ Healthcare Information Technology) 时代 H“I”T （ Healthcare Intelligence 检验 数据库 医学指南 药品库 “ 大医”——基于医疗语言大模型的自动问答服务 CHIMA 体检 数据库 真实问答 千万轮 真实医 院问诊 数据 真实医 院导诊 数据 药物不 良反应 医学教材 药品使 用说明 新冠、甲 流等时效 数据库 检查 数据库 基于海量医药护体检等相关健康 知识，根据患者描述症状，推荐 对应科室实现智能导诊，并具备 上下文关联能力

床判断，导致在诊疗中采取不一致的标准或决策。 肿瘤标志物自身局限性 • 单个指标特异性敏感性不够 • 肿瘤异质性 技术方法学限制 • 不同方法学及平台结果有差异 • 标准化进程 干扰因素多样性 • 药物干扰 • 标本因素 肿瘤标志物筛查诊断的局限性 4ng/mL 10ng/mL “ 灰 区” 过度筛查与诊断 PSA 灰区患者的穿 刺活检阳性率只有 25% 左右 PSA≠“ 前列腺癌” 微生物抗生素使用指引 将微生物检验知识库内容转为规则，通过 规则判断实现分级报告过程中的抗菌药物 经验用药和精确指引 原来的方案 现在的方案 将微生物检验知识库以病原体、抗生素、 疾病为分割要素导入向量数据库进行检索 增强，通过 LLm 的语义理解和自然语言 输出实现分级报告过程中的抗菌药物经验 用药和精确指引 A. 基于微生物检验知识库的微生物智能分级报告抗生素使用指引 NEXT-