欧美一级亚洲视频,久久观看午夜精品,九九re热国产精品视频,国产精品视频人人做人人

生成式AI正在深刻改變醫(yī)療領域，通過智能咨詢和精準營銷，優(yōu)化醫(yī)患體驗和業(yè)務運營；智能數(shù)據(jù)處理和模式識別深度挖掘生物醫(yī)學數(shù)據(jù)，自動發(fā)現(xiàn)候選藥物靶點，并預測藥物的藥代動力學特性和毒性，改善療效和安全性評估；在供應鏈管理方面，生成式AI通過數(shù)據(jù)分析，預測優(yōu)化采購、訂單和物流流程，提高需求預測準確性，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，其技術能力正重新定義傳統(tǒng)人工智能的邊界。它不僅在技術層面實現(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通過深度學習和模式識別，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。這種技術的應用，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，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，它的目標是回答特定問題或解決特定任務，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”，它們具備強大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，讓許多業(yè)務流程得以自動化，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)量包括是否準確、聚焦、結(jié)構化等，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)療領域。回到服務人類社會本身，生成式AI能夠在患者的就醫(yī)旅程中，從癥狀感知與認知階段到疾病診療、復診與復購，以及愈后階段的管理，發(fā)揮著關鍵的角色。

在初期，患者對自身癥狀認知不足，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的信息和對疑問的解答，以提高自身對疾病的認知。

在診療階段，AI技術能通過深度學習分析醫(yī)學圖像，提高診斷的準確性，并根據(jù)分析結(jié)果幫助醫(yī)生制定精準的治療方案。

對于復診與藥物復購，生成式AI的智能提醒功能確保患者按時接受治療和藥物，避免錯過重要的治療時機。同時，智能藥房管理技術可以根據(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。總體而言，生成式AI的應用使得患者的就醫(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，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)，深度學習醫(yī)療領域知識，為醫(yī)生提供更準確和可靠的診斷依據(jù)。這不僅可以提高診斷的準確率，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，新技術結(jié)合患者的疾病信息，能夠帶來更加精準、便捷和個性化的醫(yī)療服務和健康支持，提高患者自我認知的能力，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“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、市場分析、企業(yè)決策規(guī)劃中發(fā)揮關鍵作用，通過智能咨詢和精準營銷，優(yōu)化醫(yī)患體驗和業(yè)務運營。例如，通過自動生成市場調(diào)研問卷、業(yè)務報告和針對性營銷計劃，精準定位客戶，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。此外，在醫(yī)學部門，生成式AI能加速醫(yī)學研究和內(nèi)容生成，提高工作效率，并支持醫(yī)學科學聯(lián)絡（MSL）的學習和溝通。

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)學數(shù)據(jù)，自動發(fā)現(xiàn)候選藥物靶點，并預測藥物的藥代動力學特性和毒性，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，加速藥物上市進程。

生成式AI在IT部門中能通過自動化客戶支持，提高響應速度和生成高質(zhì)量代碼，增強IT服務體驗，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)瓶頸和預測設備故障，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。在供應鏈管理方面，生成式AI能通過數(shù)據(jù)分析，預測優(yōu)化采購、訂單和物流流程，提高需求預測準確性，實現(xiàn)采購自動化。

生成式AI將為供應鏈部門帶來更加智能、高效和可靠的供應鏈管理，提升其核心競爭力。該技術以其強大的數(shù)據(jù)處理和預測分析能力，為供應鏈的采購，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有望提高需求預測的準確率，其可以通過對歷史供應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，該技術可以監(jiān)測和分析供應商的交貨性能、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措施。在物流配送中，該技術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。

在財務部門，生成式AI可以通過數(shù)據(jù)分析、預測可疑交易和自動化報告生成，提升財務管理水平，支持財務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，支持個性化培訓和發(fā)展規(guī)劃。法務和合規(guī)部門則能通過生成式AI的應用，識別文件中的關鍵信息，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險管理。公共關系和傳播方面，AI能通過精準的輿情監(jiān)測、自動化危機響應和生成高質(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鍵步驟

通過現(xiàn)有企業(yè)對生成式AI的探索及應用，大語言模型已經(jīng)成為推動企業(yè)創(chuàng)新的核心技術。經(jīng)過深度學習和海量數(shù)據(jù)的訓練，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雜的過程，它涉及策略規(guī)劃、技術部署、應用實施以及持續(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)務需求進行徹底的審視。這包括對數(shù)據(jù)結(jié)構、業(yè)務流程、用戶交互以及技術基礎設施的全面了解。基于這一分析，企業(yè)需要制定明確的目標、預期成果、風險評估和財務預算。

二是策略性技術選型。面對眾多的大語言模型，企業(yè)需要進行細致的評估，選擇與其業(yè)務需求最匹配的模型。這一決策過程需要考慮性能、成本、可擴展性、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還是自行構建模型。

三是數(shù)據(jù)的準備與清理。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是大語言模型成功的關鍵。企業(yè)必須投入資源進行數(shù)據(jù)的收集、標注和格式化，確保數(shù)據(jù)的準確性和合規(guī)性，同時保護數(shù)據(jù)隱私。

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

五是員工培訓與變革管理。新技術的引入需要員工的適應和接受。因此，提供針對性的培訓和有效的變革管理策略，對于新技術的成功應用至關重要。

六是持續(xù)關注安全性與合規(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，確保所有操作都符合法律法規(guī)和國際標準。

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

領域大模型的搭建過程中，由于現(xiàn)有的預訓練語言模型已經(jīng)奠定了堅實的基礎，下一步需要使這些模型更好地適應特定任務或吸納領域知識，獲取進一步的優(yōu)化。達到這種優(yōu)化的主流策略主要分為兩種：檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）和微調(diào)（Finetuning）。

RAG技術是一種將檢索（Retrieval）與生成（Generation）結(jié)合的方法。它先對一個大型的非結(jié)構化知識源進行檢索，找到與輸入相關的內(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)勢在于信息準確性，知識豐富性，但劣勢是復雜性高與處理速度慢。

Finetuning技術則是通過在特定任務上繼續(xù)訓練，例如SFT（Supervised Finetuning）和DPO（Direct Preference Optimization），優(yōu)化模型性能，實現(xiàn)更精準的預測和分析。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)與應對

隨著生成式人工智能技術的蓬勃發(fā)展，各地政府也在積極制定相關政策，以推動這一領域的健康發(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)濟特區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)促進條例》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)新策源地建設實施方案（2023-2025）》和《北京市促進通用人工智能創(chuàng)新發(fā)展措施》，在人工智能創(chuàng)新領域進行了深入的規(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險管理。只有結(jié)合行業(yè)特點，及時制定和實施風險應對策略，才能確保醫(yī)療醫(yī)藥領域人工智能的持續(xù)進步和健康發(fā)展。

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

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

二是新數(shù)據(jù)標注與處理的成本問題。收集新數(shù)據(jù)并進行標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，可以采用自動化標注技術和利用開源數(shù)據(jù)集，同時通過數(shù)據(jù)清洗、標注和增強等方法來確保數(shù)據(jù)的準確性和多樣性。

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，長期以來受到嚴格的合規(guī)性監(jiān)管。隨著醫(yī)療反腐的推進，監(jiān)管措施不斷加強。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進行全面監(jiān)管。人工智能、醫(yī)療醫(yī)藥兩大領域的合規(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。生成式AI在醫(yī)療醫(yī)藥領域的內(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)風險，隨著《暫行辦法》的實施，內(nèi)容合規(guī)性監(jiān)管標準提高，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)信息服務算法推薦管理規(guī)定》要求，企業(yè)應建立用于識別違法和不良信息的特征庫，加強對不良信息內(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。生成式AI的訓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制，快速響應用戶訴求。這些措施旨在全面保護用戶在使用AI服務時的合法權益。

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)藥領域應用生成式AI時，其決策的不透明性可能對知識產(chǎn)權、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措施，并進行倫理審查，以確保合規(guī)性和個體權益的保護。

在復雜的市場環(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性，《生成式人工智能服務管理暫行辦法》等法規(guī)的制定，不僅為人工智能技術的健康發(fā)展提供了法律框架，也為相關企業(yè)指明了合規(guī)經(jīng)營的路徑。企業(yè)在利用人工智能進行研發(fā)創(chuàng)新時，必須嚴格遵守法律法規(guī)，確保技術應用的合法性和安全性。此外，企業(yè)還應密切關注政策變化，及時調(diào)整研發(fā)策略和業(yè)務模式，以適應監(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，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。