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生成式AI正在深刻改變醫(yī)療領(lǐng)域，通過智能咨詢和精準(zhǔn)營銷，優(yōu)化醫(yī)患體驗和業(yè)務(wù)運營；智能數(shù)據(jù)處理和模式識別深度挖掘生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，自動發(fā)現(xiàn)候選藥物靶點，并預(yù)測藥物的藥代動力學(xué)特性和毒性，改善療效和安全性評估；在供應(yīng)鏈管理方面，生成式AI通過數(shù)據(jù)分析，預(yù)測優(yōu)化采購、訂單和物流流程，提高需求預(yù)測準(zhǔn)確性，實現(xiàn)采購自動化。

來源：新財富雜志（ID：xcfplus）

作者：吳曉穎、吳淼、胡鈺茜、柴靜、花煜陽【安永（中國）企業(yè)咨詢有限公司】

隨著生成式人工智能（生成式AI）的崛起，其技術(shù)能力正重新定義傳統(tǒng)人工智能的邊界。它不僅在技術(shù)層面實現(xiàn)了質(zhì)的飛躍，更在醫(yī)療醫(yī)藥行業(yè)展現(xiàn)出獨特的創(chuàng)造力和想象力。

生成式AI通過深度學(xué)習(xí)和模式識別，為疾病診斷和治療提供了新的視角和方法。它優(yōu)化了診療流程，提高了醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量和效率，同時也為患者帶來了更加個性化和人性化的體驗。這種技術(shù)的應(yīng)用，正在逐步改變醫(yī)療行業(yè)的面貌，為患者和醫(yī)生提供了前所未有的便利。

01、AI的變革：從知識的傳遞者，轉(zhuǎn)變?yōu)樯珊蛣?chuàng)造者

生成式AI的崛起對傳統(tǒng)AI構(gòu)成了顛覆性的挑戰(zhàn)，從傳統(tǒng)AI到生成式AI的發(fā)展，是一個既有進(jìn)化又有新生的過程，二者之間既有區(qū)別，又有結(jié)合。

傳統(tǒng)AI和生成式AI的區(qū)別在于工作目標(biāo)，以及對待知識的態(tài)度和方法。傳統(tǒng)AI更注重對已有知識的運用和推理，它的目標(biāo)是回答特定問題或解決特定任務(wù)，其工作方式更像是知識的傳遞。因此，傳統(tǒng)AI體現(xiàn)出智慧工具的屬性，即“智器”，它們具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，讓許多業(yè)務(wù)流程得以自動化，提高了工作效率。

而生成式AI則更注重生成和創(chuàng)造，它的目標(biāo)是生成全新的、真實的、有用的數(shù)據(jù)和內(nèi)容，其工作方式更像是知識的歸納和演繹。這種區(qū)別使得它們在各自領(lǐng)域中發(fā)揮著重要作用，并為未來的發(fā)展提供無限的可能性。生成式AI更像智慧大腦，即“智腦”。其創(chuàng)造性、通用性、靈活性使得生成式AI在內(nèi)容創(chuàng)作、虛擬角色生成等方面具有廣泛的應(yīng)用前景。

與此同時，二者所生成內(nèi)容質(zhì)量的影響因素有所不同。傳統(tǒng)AI在數(shù)據(jù)規(guī)模、硬件成本、部署復(fù)雜性、數(shù)據(jù)依賴等方面存在痛點，其生成內(nèi)容的質(zhì)量高度依賴硬件性能和數(shù)據(jù)能力。相比之下，所輸入提問的質(zhì)量包括是否準(zhǔn)確、聚焦、結(jié)構(gòu)化等，是影響內(nèi)容生成質(zhì)量的重要因素。

02、在醫(yī)患場景的機(jī)會：提升患者就醫(yī)體驗與治療效率

隨著算法、算力和數(shù)據(jù)能力的提升，生成式AI正在深刻地改變醫(yī)療領(lǐng)域?；氐椒?wù)人類社會本身，生成式AI能夠在患者的就醫(yī)旅程中，從癥狀感知與認(rèn)知階段到疾病診療、復(fù)診與復(fù)購，以及愈后階段的管理，發(fā)揮著關(guān)鍵的角色。

在初期，患者對自身癥狀認(rèn)知不足，可能忽視疾病的早期信號。這時，生成式AI通過智能交互和個性化的疾病教育內(nèi)容，幫助患者更好地理解其癥狀和潛在疾病。此外，通過智能語音助手或虛擬助手，患者可以隨時隨地獲得疾病相關(guān)的信息和對疑問的解答，以提高自身對疾病的認(rèn)知。

在診療階段，AI技術(shù)能通過深度學(xué)習(xí)分析醫(yī)學(xué)圖像，提高診斷的準(zhǔn)確性，并根據(jù)分析結(jié)果幫助醫(yī)生制定精準(zhǔn)的治療方案。

對于復(fù)診與藥物復(fù)購，生成式AI的智能提醒功能確?；颊甙磿r接受治療和藥物，避免錯過重要的治療時機(jī)。同時，智能藥房管理技術(shù)可以根據(jù)患者的處方信息自動分配藥物，從而使患者快速準(zhǔn)確地獲取所需藥品。

在愈后階段，AI不僅通過定期隨訪和生命體征監(jiān)測提高患者的健康管理水平，還提供個性化的健康管理計劃和教育內(nèi)容，幫助患者改善生活質(zhì)量和自我管理能力?？傮w而言，生成式AI的應(yīng)用使得患者的就醫(yī)過程更加智能化、高效化和人性化，極大地提升了醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量和患者的滿意度。

通過醫(yī)患不同視角下的多樣化場景觸達(dá)，生成式AI還能夠使診療“更優(yōu)質(zhì)”、醫(yī)生“更專業(yè)”、病患“更自主”。傳統(tǒng)的診療方式往往依賴于醫(yī)生的臨床經(jīng)驗，以醫(yī)生為中心。而生成式AI可以通過分析大量臨床診療數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)醫(yī)療領(lǐng)域知識，為醫(yī)生提供更準(zhǔn)確和可靠的診斷依據(jù)。這不僅可以提高診斷的準(zhǔn)確率，還能幫助醫(yī)生更好地制定治療方案，尤其是讓臨床經(jīng)驗有限及醫(yī)療資源匱乏地區(qū)的醫(yī)生獲得助力。另一方面，新技術(shù)結(jié)合患者的疾病信息，能夠帶來更加精準(zhǔn)、便捷和個性化的醫(yī)療服務(wù)和健康支持，提高患者自我認(rèn)知的能力，提升創(chuàng)新性的交互體驗。

03、賦能藥企的運營場景：長效增強(qiáng)“前-中-后”內(nèi)核

在藥企運營的各個環(huán)節(jié)中，生成式AI將發(fā)揮著日益重要的作用，不僅改變傳統(tǒng)的藥物研發(fā)和生產(chǎn)模式，還將為藥企的前、中、后臺運營提供強(qiáng)大的支持。

生成式AI以“生成”本身賦能前臺，能在醫(yī)藥企業(yè)的前臺職能部門包括患者服務(wù)、市場分析、企業(yè)決策規(guī)劃中發(fā)揮關(guān)鍵作用，通過智能咨詢和精準(zhǔn)營銷，優(yōu)化醫(yī)患體驗和業(yè)務(wù)運營。例如，通過自動生成市場調(diào)研問卷、業(yè)務(wù)報告和針對性營銷計劃，精準(zhǔn)定位客戶，提高市場和銷售部門的效率。此外，生成式AI能在市場準(zhǔn)入、項目管理和合規(guī)性檢查方面大幅提升工作效率和決策質(zhì)量，從而推動企業(yè)運營向更高效、精準(zhǔn)和客戶友好的方向發(fā)展。

生成式AI在戰(zhàn)略規(guī)劃和運營優(yōu)化中的應(yīng)用，能顯著提高效率和戰(zhàn)略價值。通過自動生成市場調(diào)研、銷售報告和培訓(xùn)材料，釋放員工時間，使他們能夠?qū)Ｗ⒂诳蛻舳床旌筒呗詣?chuàng)新。其次，自動化的客戶溝通能夠提高滿意度和忠誠度，并通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)。此外，在醫(yī)學(xué)部門，生成式AI能加速醫(yī)學(xué)研究和內(nèi)容生成，提高工作效率，并支持醫(yī)學(xué)科學(xué)聯(lián)絡(luò)（MSL）的學(xué)習(xí)和溝通。

生成式AI可以用“卓越數(shù)據(jù)”夯實中后臺，在研發(fā)部門的應(yīng)用將為藥物研發(fā)帶來深刻變革。其智能的數(shù)據(jù)處理和模式識別能力能夠深度挖掘生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，自動發(fā)現(xiàn)候選藥物靶點，并預(yù)測藥物的藥代動力學(xué)特性和毒性，從而改善藥物的療效和安全性評估。在臨床試驗階段，AI通過優(yōu)化試驗設(shè)計和提高患者篩選效率，提升試驗的成功率。此外，它還能自動整理和分析注冊申請資料，加速藥物上市進(jìn)程。

生成式AI在IT部門中能通過自動化客戶支持，提高響應(yīng)速度和生成高質(zhì)量代碼，增強(qiáng)IT服務(wù)體驗，加速項目的實施并減少人為錯誤。在生產(chǎn)和質(zhì)量管理中，生成式AI能通過識別生產(chǎn)瓶頸和預(yù)測設(shè)備故障，優(yōu)化生產(chǎn)流程和質(zhì)量控制，確保生產(chǎn)的穩(wěn)定性和連續(xù)性。在供應(yīng)鏈管理方面，生成式AI能通過數(shù)據(jù)分析，預(yù)測優(yōu)化采購、訂單和物流流程，提高需求預(yù)測準(zhǔn)確性，實現(xiàn)采購自動化。

生成式AI將為供應(yīng)鏈部門帶來更加智能、高效和可靠的供應(yīng)鏈管理，提升其核心競爭力。該技術(shù)以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和預(yù)測分析能力，為供應(yīng)鏈的采購，以及訂單和物流的管理提供了全新的優(yōu)化手段。通過深度分析歷史案例和市場趨勢，生成式AI有望提高需求預(yù)測的準(zhǔn)確率，其可以通過對歷史供應(yīng)商價格和交貨時間的分析，制定更合理的采購計劃和成本優(yōu)化策略。在采購流程中，生成式AI將可以實現(xiàn)自動化識別采購需求、自動匹配供應(yīng)商和自動生成合同等功能，提高采購效率并減少人為錯誤。同時，該技術(shù)可以監(jiān)測和分析供應(yīng)商的交貨性能、產(chǎn)品質(zhì)量和合同履行情況，幫助其及時發(fā)現(xiàn)潛在問題并采取相應(yīng)措施。在物流配送中，該技術(shù)還可以輔助決策運輸路線的最優(yōu)方案，提高物流效率并降低運輸成本。

在財務(wù)部門，生成式AI可以通過數(shù)據(jù)分析、預(yù)測可疑交易和自動化報告生成，提升財務(wù)管理水平，支持財務(wù)決策并提高工作效率。在人力資源方面，AI通過高效篩選簡歷、總結(jié)面試反饋和自動生成入職合同，支持人才招聘和管理，并提供員工績效洞察，支持個性化培訓(xùn)和發(fā)展規(guī)劃。法務(wù)和合規(guī)部門則能通過生成式AI的應(yīng)用，識別文件中的關(guān)鍵信息，生成合規(guī)報告，自動化合同審查，提高法律工作效率并支持風(fēng)險管理。公共關(guān)系和傳播方面，AI能通過精準(zhǔn)的輿情監(jiān)測、自動化危機(jī)響應(yīng)和生成高質(zhì)量宣傳材料，提升品牌形象和傳播效果。

04、成功場景化落地的六大關(guān)鍵步驟

通過現(xiàn)有企業(yè)對生成式AI的探索及應(yīng)用，大語言模型已經(jīng)成為推動企業(yè)創(chuàng)新的核心技術(shù)。經(jīng)過深度學(xué)習(xí)和海量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，這些模型能夠理解自然語言，同時也能生成語言，為多個行業(yè)提供智能化的解決方案。實施大型語言模型是一個復(fù)雜的過程，它涉及策略規(guī)劃、技術(shù)部署、應(yīng)用實施以及持續(xù)的優(yōu)化，其落地的實踐路徑主要分為六大步驟。

一是深入業(yè)務(wù)需求分析。企業(yè)在采納大語言模型之前，必須先對自身的業(yè)務(wù)需求進(jìn)行徹底的審視。這包括對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、業(yè)務(wù)流程、用戶交互以及技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施的全面了解。基于這一分析，企業(yè)需要制定明確的目標(biāo)、預(yù)期成果、風(fēng)險評估和財務(wù)預(yù)算。

二是策略性技術(shù)選型。面對眾多的大語言模型，企業(yè)需要進(jìn)行細(xì)致的評估，選擇與其業(yè)務(wù)需求最匹配的模型。這一決策過程需要考慮性能、成本、可擴(kuò)展性、用戶友好度和數(shù)據(jù)安全等多個維度。同時，企業(yè)還需要決定是采用外部云服務(wù)還是自行構(gòu)建模型。

三是數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備與清理。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是大語言模型成功的關(guān)鍵。企業(yè)必須投入資源進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集、標(biāo)注和格式化，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和合規(guī)性，同時保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。

四是應(yīng)用開發(fā)與測試。為確保大語言模型在特定業(yè)務(wù)場景中發(fā)揮最大作用，企業(yè)需要開發(fā)定制化的應(yīng)用程序，如聊天機(jī)器人、智能助手等。開發(fā)過程中，持續(xù)的測試是保證應(yīng)用性能滿足預(yù)期的重要環(huán)節(jié)。

五是員工培訓(xùn)與變革管理。新技術(shù)的引入需要員工的適應(yīng)和接受。因此，提供針對性的培訓(xùn)和有效的變革管理策略，對于新技術(shù)的成功應(yīng)用至關(guān)重要。

六是持續(xù)關(guān)注安全性與合規(guī)性。在大語言模型的運行過程中，企業(yè)必須持續(xù)監(jiān)控數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)，確保所有操作都符合法律法規(guī)和國際標(biāo)準(zhǔn)。

領(lǐng)域大模型的構(gòu)建對于企業(yè)有更為實際的幫助。領(lǐng)域大模型指的是專門為特定行業(yè)或領(lǐng)域訓(xùn)練的大型人工智能模型，它們在專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)展現(xiàn)出更高的專業(yè)性和準(zhǔn)確性。這些模型能夠提供更精確的預(yù)測、深入的分析和有效的決策支持，推動企業(yè)在特定領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)自動化和智能化。

領(lǐng)域大模型的搭建過程中，由于現(xiàn)有的預(yù)訓(xùn)練語言模型已經(jīng)奠定了堅實的基礎(chǔ)，下一步需要使這些模型更好地適應(yīng)特定任務(wù)或吸納領(lǐng)域知識，獲取進(jìn)一步的優(yōu)化。達(dá)到這種優(yōu)化的主流策略主要分為兩種：檢索增強(qiáng)生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）和微調(diào)（Finetuning）。

RAG技術(shù)是一種將檢索（Retrieval）與生成（Generation）結(jié)合的方法。它先對一個大型的非結(jié)構(gòu)化知識源進(jìn)行檢索，找到與輸入相關(guān)的內(nèi)容，然后將這些內(nèi)容與原始輸入一起送入到生成模型中，最后輸出，優(yōu)勢在于信息準(zhǔn)確性，知識豐富性，但劣勢是復(fù)雜性高與處理速度慢。

Finetuning技術(shù)則是通過在特定任務(wù)上繼續(xù)訓(xùn)練，例如SFT（Supervised Finetuning）和DPO（Direct Preference Optimization），優(yōu)化模型性能，實現(xiàn)更精準(zhǔn)的預(yù)測和分析。優(yōu)勢在于處理速度快，性能提升明顯，但劣勢是對數(shù)據(jù)要求高，更新成本也更高。

05、探索過程中的政策挑戰(zhàn)與應(yīng)對

隨著生成式人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展，各地政府也在積極制定相關(guān)政策，以推動這一領(lǐng)域的健康發(fā)展。例如，上海和深圳等城市通過《上海市人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展條例》和《深圳經(jīng)濟(jì)特區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)促進(jìn)條例》等地方法規(guī)，為本地的生成式人工智能產(chǎn)業(yè)提供了明確的發(fā)展方向和支持。北京則通過發(fā)布《北京市人工智能創(chuàng)新策源地建設(shè)實施方案（2023-2025）》和《北京市促進(jìn)通用人工智能創(chuàng)新發(fā)展措施》，在人工智能創(chuàng)新領(lǐng)域進(jìn)行了深入的規(guī)劃和布局。

盡管如此，生成式人工智能的穩(wěn)健發(fā)展同樣需要有效的風(fēng)險管理。只有結(jié)合行業(yè)特點，及時制定和實施風(fēng)險應(yīng)對策略，才能確保醫(yī)療醫(yī)藥領(lǐng)域人工智能的持續(xù)進(jìn)步和健康發(fā)展。

訓(xùn)練生成式AI模型需要大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，這些數(shù)據(jù)的獲取、分析對于形成有效的AI結(jié)果至關(guān)重要，這個過程將面臨各類與數(shù)據(jù)相關(guān)的挑戰(zhàn)。

一是訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性對性能的影響。訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性直接影響AI模型的性能和準(zhǔn)確性。偏差或質(zhì)量問題可能導(dǎo)致AI結(jié)果的不準(zhǔn)確。因此，需要從數(shù)據(jù)收集階段開始，實施全面的質(zhì)量控制和風(fēng)險管理措施。

二是新數(shù)據(jù)標(biāo)注與處理的成本問題。收集新數(shù)據(jù)并進(jìn)行標(biāo)注和處理是一項成本密集型工作，需要大量的資源和時間。為了降低成本，可以采用自動化標(biāo)注技術(shù)和利用開源數(shù)據(jù)集，同時通過數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注和增強(qiáng)等方法來確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和多樣性。

三是決策透明度和可釋性。生成式AI的決策過程常常缺乏透明度，這限制了人們對其背后邏輯的理解。為了提升AI的可信度和用戶接受度，需要通過可視化工具和解釋性算法來增強(qiáng)決策過程的透明度和可解釋性。

醫(yī)療醫(yī)藥行業(yè)因其對人類健康和生命安全的重要性，長期以來受到嚴(yán)格的合規(guī)性監(jiān)管。隨著醫(yī)療反腐的推進(jìn)，監(jiān)管措施不斷加強(qiáng)。而人工智能作為新興戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)，其發(fā)展也受到政府部門的高度重視，并出臺了以《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》（以下簡稱《暫行辦法》）為代表的多項法規(guī)，對生成式AI進(jìn)行全面監(jiān)管。人工智能、醫(yī)療醫(yī)藥兩大領(lǐng)域的合規(guī)監(jiān)管疊加，是藥企在使用生成式AI中不得不面對的合規(guī)挑戰(zhàn)。

一是內(nèi)容合規(guī)性監(jiān)管的加強(qiáng)。生成式AI在醫(yī)療醫(yī)藥領(lǐng)域的內(nèi)容賦能價值巨大，海量內(nèi)容創(chuàng)作背后潛藏很多合規(guī)風(fēng)險，隨著《暫行辦法》的實施，內(nèi)容合規(guī)性監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)提高，要求生成內(nèi)容不僅要符合社會主義核心價值觀，還要避免產(chǎn)生違法和不良信息。同時《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》要求，企業(yè)應(yīng)建立用于識別違法和不良信息的特征庫，加強(qiáng)對不良信息內(nèi)容的識別能力。

二是對用戶管理合規(guī)的監(jiān)管開始加強(qiáng)。生成式AI的訓(xùn)練需要處理大量包含用戶敏感信息的多模態(tài)數(shù)據(jù)。為確保用戶隱私安全，法規(guī)如《暫行辦法》規(guī)定了嚴(yán)格的數(shù)據(jù)管理要求。這包括合法采集用戶信息、遵循最小化原則、制定清晰的隱私政策并獲取用戶同意，以及建立投訴和舉報機(jī)制，快速響應(yīng)用戶訴求。這些措施旨在全面保護(hù)用戶在使用AI服務(wù)時的合法權(quán)益。

三是對醫(yī)療醫(yī)藥行業(yè)數(shù)據(jù)的合規(guī)監(jiān)管。在醫(yī)療醫(yī)藥領(lǐng)域應(yīng)用生成式AI時，其決策的不透明性可能對知識產(chǎn)權(quán)、數(shù)據(jù)安全和倫理提出挑戰(zhàn)。根據(jù)《中華人民共和國人類遺傳資源管理條例》的要求，在采集遺傳資源前，必須告知采集目的、用途、健康影響和隱私保護(hù)措施，并進(jìn)行倫理審查，以確保合規(guī)性和個體權(quán)益的保護(hù)。

在復(fù)雜的市場環(huán)境下，企業(yè)時刻需要具備足夠的韌性和智慧面對挑戰(zhàn)，逆勢上揚。中國政府在監(jiān)管層面展現(xiàn)出了高度的前瞻性和適應(yīng)性，《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》等法規(guī)的制定，不僅為人工智能技術(shù)的健康發(fā)展提供了法律框架，也為相關(guān)企業(yè)指明了合規(guī)經(jīng)營的路徑。企業(yè)在利用人工智能進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新時，必須嚴(yán)格遵守法律法規(guī)，確保技術(shù)應(yīng)用的合法性和安全性。此外，企業(yè)還應(yīng)密切關(guān)注政策變化，及時調(diào)整研發(fā)策略和業(yè)務(wù)模式，以適應(yīng)監(jiān)管環(huán)境的動態(tài)發(fā)展。

2024年1月31日，國家首次全面系統(tǒng)性地闡釋了新質(zhì)生產(chǎn)力的重要概念，在強(qiáng)調(diào)科技創(chuàng)新這一“發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的核心要素”時，特別強(qiáng)調(diào)了“原創(chuàng)性”和“顛覆性”。這既是“從0到1”的原創(chuàng)性突破，也是“從1到10”的顛覆性跨越。而生成式AI作為兼具這兩個特性的新興創(chuàng)新突破性技術(shù)，將展現(xiàn)出更多絕妙的創(chuàng)新主意去賦能各行各業(yè)。

我們也期待在醫(yī)療醫(yī)藥這個兼具傳統(tǒng)和創(chuàng)新的行業(yè)里，生成式AI能夠進(jìn)一步賦能各類場景，實現(xiàn)更好的醫(yī)患體驗、更高效的藥企內(nèi)部運營，從而推動行業(yè)未來的高質(zhì)量發(fā)展。