Hebei Jinhui Pharmaceutical Co., Ltd.

前言过去一年，生成式人工智能在算力基础设施、大语言模型、多模态生成等方面取得重大突破，促进了其在各行业的广泛应用。本文将从基础技术层面、应用落地层面和用户应用层面，对生成式AI领域的九大热点进行系统梳理，并展望其未来发展趋势和在医疗健康领域的应用前景。一、基础技术：算力巨擘竞逐，大语言模型百舸争流，多模态模型突飞猛进在过去一年里，生成式人工智能领域在算力基础设施、新一代大语言模型、多模态生成等方面取得了重大突破。以英伟达、AMD为代表的头部科技公司提供了强大的算力支持，GPT-4等新一代大语言模型展现出更长的上下文窗口和更强的涌现能力，而SORA、Stable Diffusion等多模态模型更是实现了跨模态创作和转换的新飞跃。随着技术的不断进步和生态系统的日益完善，生成式人工智能正在为各行各业带来变革性影响，并将开启人机协作的新时代。1."芯"力大爆发：算力巨头纷纷布局过去一年以来，英伟达、AMD、Intel等科技巨头凭借强大的算力基础设施，为生成式AI模型的训练和部署提供了强劲支撑。2024年3月，英伟达推出新一代计算架构Blackwell、AMD、Intel等公司也纷纷推出竞品。Microsoft、Amazon、Google等云计算厂商亦加入芯片设计竞争，算力市场空前火热。各算力基础设施公司正着眼于构建完整的人工智能计算平台，涵盖硬件、软件、开发工具等各个环节，以抢占新一轮人工智能革命的制高点。可以预见，随着算力基础设施的不断完善，以及头部科技公司在人工智能领域的深度布局，生成式人工智能模型将迎来更广阔的应用前景和发展空间。2.语言模型乘风破浪：更长文本、更强能力、更丰富的生态随着生成式人工智能技术的飞速发展，新一代通用大语言模型正在展现出越来越强大的能力。这些模型拥有更长的上下文窗口和更强的涌现能力，能够处理更加复杂和广泛的任务。通过对Transformer模型架构的改进，以及对训练数据的扩充和增强，GPT-4、Claude 3、LlaMa 2、Mistral Large和Gemini 1.5 Pro等最新的大语言模型能够生成更加流畅、连贯的内容，同时具备更强的推理和创造能力。除了模型本身的技术进步，开源与闭源大模型的并存也为生态系统的繁荣发展提供了多元化的选择。一方面，OpenAI、Anthropic等公司推出的GPT-4、Claude 3等闭源模型凭借其出色的性能和丰富的功能赢得了广泛关注；另一方面，Meta推出的Llama 2以及Mistral推出的Mistral Large等开源模型则为开发者和研究人员提供了更多的灵活性和可定制性。3.多模态模型异军突起：跨界生成、风格一致在过去的一年中，生成式大模型在多模态生成能力方面取得了突破性进展。通过融合文本、图像、视频、音频等多种模态的数据，并利用先进的深度学习技术，这些模型展现出了跨模态创作和转换的惊人能力。在视频生成领域，SORA、Pika和Runway等模型脱颖而出。其中OpenAI 于近期推出的SORA模型通过引入时空注意力机制和层次化的时空表征学习，实现了高质量、长时间的视频生成。图像生成方面，Stable Diffusion 3和Midjourney V6等模型继续引领潮流；在音乐生成领域，MusicGen和Suno.ai等模型通过学习海量音乐数据，掌握了音乐创作的基本规律和风格特征。一年以来，各大科技巨头积极推出多模态相互大模型，生成式AI能力在文本、图像、音乐、视频等不同格式之间的转换能力大幅提升，为创意产业带来无限可能。二、应用落地：RAG外挂助攻，LoRA高效定制，部署环境日趋完善检索增强生成（RAG）、LoRA模型微调、友好的模型部署环境等技术的进展，为生成式人工智能的落地应用提供了有力支撑。RAG技术通过利用外部知识库，提升了AI助手的问答能力和知识管理效率。LoRA则为模型定制化提供了高效、灵活的解决方案，推动AI在垂直行业的应用。Hugging Face等平台则构建了友好的开发生态，降低了技术门槛，促进了AI应用的创新和协作。这些技术进展共同推动了生成式AI与各行各业的深度融合，助力了人机协作的发展创新。1. RAG技术:大模型也能"开外挂"检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）技术是一种通过检索与当前对话相关的外部文本，扩展大语言模型上下文信息的技术。它利用信息检索组件，根据用户输入从外部知识库中提取相关信息，并将其与原始问题一起输入到语言模型中，从而生成更加全面、准确的回复。RAG技术为生成式人工智能的落地应用提供了多方面的助力。首先，它能够将大语言模型的能力扩展到特定领域或组织内部的知识库，而无需重新训练模型，大大提高了模型的适用性，降低了模型训练成本；其次，通过利用外部知识，RAG能够生成更加相关、准确、有深度的回复，提升了人工智能助手的实用价值；此外，RAG技术还为知识管理和企业数字化转型提供了新的思路。通过将分散的、非结构化的文本数据整合到统一的知识库中，并利用RAG技术实现智能检索和生成，企业可以更高效地管理和运用内部知识资产，促进跨部门协作和知识共享。同时，RAG也为个性化推荐、智能搜索等应用场景注入了新的活力，有望进一步提升用户体验和商业价值。2. LoRA技术灵活调校：预训练模型也可高效定制LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种高效的模型微调技术，通过在预训练模型中添加低秩适配器（LoRA Adapter），实现模型的快速定制化。与传统的全面微调（Full Fine-tuning）方法相比，LoRA在保持模型整体性能的同时，大大降低了计算资源和时间成本，为个性化模型定制提供了更加灵活、经济的解决方案。LoRA的核心思想是将预训练模型的权重矩阵近似分解为两个较小的矩阵，并只对这两个矩阵进行微调，而保持原始模型的大部分权重不变。通过这种方式，LoRA能够在不影响模型泛化能力的前提下，针对特定任务或领域进行优化，生成更加贴近用户需求的输出。与全面微调相比，LoRA还能够有效避免"灾难性遗忘"（Catastrophic Forgetting）现象，即在微调过程中丢失预训练模型已学习到的知识。LoRA在保持模型泛化能力的同时，针对特定任务进行优化，使企业能够快速构建适用于自身业务的专用模型。3. 模型部署调用零门槛:AI开发应用前所未有的友好生成式AI应用领域不断扩展，但模型部署、调用和应用发布过程的复杂技术细节，对开发者和企业用户构成了门槛。为推动生成式AI的广泛应用，Hugging Face和LangChain等平台提供了一站式解决方案，集成了模型托管、微调、部署、调用等功能，简化开发和应用流程。通过API接口或可视化界面，开发者可快速将预训练模型应用于特定任务，更多个人开发者和中小企业能参与到生成式AI的应用创新中。友好的模型部署和调用环境，使生成式AI在垂直领域的应用更加便利。通过平台提供的微调工具和领域特定数据集，开发者可快速调整通用模型，生成更准确、专业的输出结果。完善的应用发布环境，如应用市场和在线演示，使优秀AI应用触达更广泛受众，促进AI应用的交流与共享，降低企业的技术集成和应用成本。三、应用场景：搜索引擎革新问答，AI Copilot赋能开发在应用层面，AI搜索引擎、AI Copilot辅助工具和对话机器人等生成式AI应用正在深刻影响用户的工作和生活方式。AI搜索引擎通过语义理解和知识关联，提供更加精准、创新的搜索体验。AI Copilot工具利用自然语言生成代码，大幅提升软件开发效率，赋能行业数字化转型。这些智能应用代表了人工智能走向大众、融入日常的显著趋势，推动人机协作向更高层次迈进。1. 搜索引擎华丽转身：从关键词匹配到智能问答AI搜索引擎正在颠覆传统搜索模式。以Perplexity AI为代表的AI搜索引擎，通过大规模语言模型和知识图谱等技术，建立海量信息与用户查询间的语义关联。AI搜索引擎不仅能够匹配关键词，更会深入理解查询背后的真正需求，考虑上下文语境、用户意图等因素，提供精准、针对性的搜索结果。与传统搜索引擎返回网页链接不同，AI搜索引擎能直接生成自然语言答案，以友好、易懂的方式呈现给用户。这种"即问即答"的交互模式，大大提升了用户获取信息的效率和体验。AI搜索引擎还能通过知识推理和跨领域关联，发现隐藏联系，启发新思路，为用户提供开放、创新的灵感。未来，搜索模式将更加智能、个性化、语义化，成为人们探索知识、激发创新、提升效率的重要工具。AI搜索引擎将与传统搜索互补，为用户提供全面、优质的信息服务，推动知识普惠和应用。AI搜索引擎也将加速人工智能与各行各业的融合，为教育、科研、决策等领域持续赋能。2. AI Copilot齐心协力：代码辅助工具加速软件开发AI Copilot正成为软件开发领域的重要趋势。它利用生成式AI的强大能力，通过自然语言描述自动生成代码，大幅提高软件开发效率，降低开发门槛，为加速软件开发、赋能行业数字化转型提供新路径。以Github Copilot和Amazon CodeWhisperer为代表的低代码生成工具，通过预训练在海量代码库上的大规模语言模型，掌握了编程语言的语法规则和常用模式。开发者只需用自然语言描述所需功能，即可自动生成相应代码片段。这种"即说即码"的交互方式，使开发者能专注于系统设计和业务逻辑，无需耗费大量时间在重复性编码工作上。AI辅助代码工具的普及，也为更多非技术背景人员参与软件开发扫除了障碍。业务专家、产品经理等只需用自然语言表达需求，即可快速实现原型和Demo，加速需求澄清和迭代过程。结语生成式人工智能正以前所未有的速度发展，并广泛应用于各行各业。算力基础设施的完善、大语言模型和多模态技术的突破，为生成式AI提供了强大的技术支撑。RAG、LoRA等应用落地技术和友好的开发环境，推动了AI在垂直领域的规模化应用。AI搜索引擎、代码辅助工具、智能对话机器人等创新应用，正在深刻影响人们的工作和生活方式。值得一提的是，生成式人工智能在医疗领域也具有非常广阔的应用前景。它有望在医疗影像分析、药物发现、个性化治疗等方面发挥重要作用，提高医疗诊断和治疗的精准性和效率，造福患者。IQVIA作为医疗健康领域的领先企业，将推出系列文章，深入探讨生成式人工智能在医疗行业的应用实践和发展趋势，并向读者详细阐述生成式人工智能在医疗企业场景中的落地应用，以及应用过程中需要注意的问题，敬请关注。更多详情，敬请垂询：金晖IQVIA艾昆纬高级总监，数据科学和高级分析中国区负责人hui.jin@iqvia.com王越IQVIA艾昆玮总监，数据科学和高级分析yue.wang1@iqvia.com特别鸣谢本文作者：于思艺  声明  原创内容的最终解释权以及版权归IQVIA艾昆纬中国所有。如需转载文章，请发送邮件至iqviagcmarketing@iqvia.com。

摘要生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，以下简称GAI）作为人工智能领域的重要分支，正逐渐引起广泛关注。生成式人工智能以其独特的生成能力和创造性，正在改变着医疗和医药行业的面貌，并为其带来了巨大的变革和潜在收益。本文将探讨生成式人工智能产业及其在医疗和医药领域中的应用，旨在揭示生成式人工智能对这些行业的重要性，并深入探讨其可能带来的影响。IQVIA高级分析团队持续密切关注生成式人工智能技术的最新进展，结合前沿算法技术、医疗专业知识、商业落地场景，继上期《智引智生：生成式人工智能引领医疗产业创新》推出后，再次为合作伙伴带来前沿、专业、可执行的生成式人工智能赋能医疗行业场景应用的系列文章。1生成式人工智能概述一、生成式人工智能的概念与发展历史随着ChatGPT、MidJourney等重磅产品的发布，生成式人工智能受到社会各界的广泛关注。生成式人工智能利用先进的机器学习模型、深度学习模型，从训练数据中学习统计规律，并根据所学知识生成新的文本、图像、视频或音频内容。与传统的人工智能任务不同，生成式人工智能（GAI）不仅可以分析数据，还可以主动创建新内容，在自然语言、图像、视频、音乐创作等领域都展示了强大的创作能力。2020年以来，随着AI基础设施逐步完善，算法不断进步，人工智能应用场景逐渐增多，大模型参数量以指数级速率逐步提升，数据量随着多模态的引入也实现了大规模增长。更大的训练数据量和参数量级，使得大模型获得了之前的人工智能模型中未曾出现的“涌现”能力。以大语言模型为例：GPT-4为代表的大语言模型能够获得对语言结构和语义的深刻理解，生成高质量的文本，完成阅读理解、问答、对话、文本摘要等多种下游语言处理任务；大语言模型同时具有很强的迁移学习能力，经过微调就可以快速适应新的任务，显著降低训练语言模型的门槛。然而生成式人工智能的强大能力，需高度依赖于其背后的AI大模型。图1：生成式人工智能概念地图二、生成式人工智能的产业应用：知识结构化+内容高壁垒伴随着人工智能技术的快速发展，以BERT、LaMDA、LLaMA、ChatGPT为代表的大模型快速迭代优化，全球生成式AI产业迎来了发展热潮，相关场景应用不断丰富。生成式人工智能凭借其强大的任务迁移和生成能力，正在推动营销、电商、金融、游戏文娱等多个行业的进步和变革。然而，生成式人工智能对行业变革的具体影响在不同行业之间仍有较大的差距。IQVIA高级分析团队通过横向、纵向对比不同行业对生成式人工智能的采用水平，提出生成式AI行业渗透模型矩阵：生成式AI对行业的赋能水平和渗透程度，取决于该行业的知识结构化水平与内容壁垒高度。一方面，生成式大模型善于完成短时间内快速搜集知识、调用素材等等知识结构性较强的任务，因而适合具有一定数据资产壁垒的行业，例如金融、法律、医疗等；另一方面，生成式大模型善于在短时间内产出数量足够多的专业性强、创意性高的内容，能够通过提升单位时间内产生的内容数量，快速渗透内容壁垒高，对内容生成质量的专业性、创意性要求高的行业。总体而言，生成式人工智能凭借其强大的无监督学习能力、卓越的生成能力，实现了快速、个性化的内容生成，广泛应用于多个商业场景，帮助企业实现智能化升级和业务模型创新。图2：生成式人工智能应用与行业渗透率矩阵目前全球基于大模型开发的各种应用方向生成式人工智能行业渗透率矩阵三、生成式人工智能赋能行业应用：垂直领域中间层大模型当前，国内外市场的生成式人工智能产品和服务呈现出“一超多强”的倒金字塔格局：一方面，OpenAI、Google、Meta、百度等拥有强大算力、先进算法的大型科技公司率先开发了基础层通用大模型，并以Model as a Service（MaaS）的形式进行收费；另一方面，中小型开发者通过调用基础层大模型的API，能够以较低的训练成本、较小的算力基础设施，开发出多样化、个性化、场景化的引用，满足消费级别的个性化需求。然而，考虑到算力设施成本、数据隐私与安全问题，希望使用生成式人工智能赋能行业的企业更有意愿采用在专有数据方面微调训练后的垂直领域中间层模型。相比单纯应用基础层模型，这些微调后的垂直领域模型可以进一步结合行业特点，提供更个性化和符合业务需求的生成效果。图3：生成式人工智能赋能行业应用2生成式人工智能赋能医学事业与医药产业大语言模型在医疗大健康领域具有广阔的应用前景。生成式大语言模型不断涌现的能力，为医疗大健康的各个领域都带来了新的发展潜力与场景。IQVIA高级分析团队整理分析了以下生成式人工智能为医学事业与医药产业提升效率的具体场景。一、生成式大模型辅助医学事业：医患互动与医学科研对患者而言，基于通用大模型微调出的医疗领域专业问答大模型可以给出专业的回答，缓解医疗资源紧张问题。医疗领域专业问答大模型可以根据患者的具体情况，提供个性化的健康管理建议。例如，生成式AI可以根据用户的年龄、性别、体重指数等生成合适的膳食计划、运动方案；考虑用户本身的基础疾病因素，制定健康管理建议；随着用户状况变化，系统可以动态调整方案，使健康管理更智能化和个性化。对医护人员而言，医疗领域专业大模型可以帮助追踪前沿医学科研成果。生成式AI可以自动读取医学论文全文，通过对文章结构、内容的深度理解，输出论文的摘要，显著提升摘要编写效率；分析某一医学问题的相关文献，自动筛选信息进行统计分析，以生成研究进展综述，帮助医生快速了解研究进展。二、生成式人工智能赋能医药产业：提升研发与业务发展效率在药品和器械研发阶段，生成式大模型可促进药物从前临床阶段到临床阶段的顺利开发。在前临床阶段，生成式AI可以辅助快速设计新药分子，大幅缩短设计周期；使用自然语言生成技术，生成式AI可以辅助自动撰写前临床研究文档，帮助研究者聚焦试验；在临床阶段，生成式AI可以分析大量文献，快速总结近年来药物临床试验设计和结果；在试验进行中，生成式AI可以监控数据，及时预测试验风险，生成优化建议。在药品和器械上市阶段，生成式大模型能够提升药企内部办公效率，优化商业运营策略。在申报注册文件撰写方面，生成式AI可以学习历史案例，自动生成新药注册申请材料的框架，帮助编写员快速形成初稿，节省大量编写时间；在药品获批上市后，利用自然语言生成技术，企业可以高效生成针对不同客户群体的营销策略，提供用户洞察见解；生成式AI也可以自动分析药品反馈数据，生成药物不良反应报告，提高药物不良反应监测效率；应用知识图谱技术，生成式AI可以从大量文献中快速提取药物知识，补充完善内部药品知识库；使用智能写作系统，可以提高各类业务文档的工作效率。图4：生成式人工智能赋能生命科学行业总体而言，未来的生成式大模型赋能行业预计将出现从通用到专业化的演进过程：一方面，通用预训练模型为各行业提供基础大模型；在这个基础上，医疗医药类企业、事业单位可以基于自身的数据资产和内部知识，在保证数据安全的前提下，自行部署适用于具体业务场景、集成专业知识的垂直领域大模型。在未来，生成式医疗AI将以可解释、可证实、安全的模式，深入患者健康管理、医生诊疗科研、药企产品研发等丰富的落地场景中。3医疗垂直领域大模型落地应用场景实例一、自然语言理解能力促进文本洞察分析精调大语言模型在行业合规领域具有较大的应用潜力。基于生成式人工智能开发的智能合规系统可以快速分析药企内外沟通文件，找出潜在合规风险；可以检索、理解海量的文档，对可能带来风险的行为进行智能及时提示。这些功能可以显著提升药企合规效率，减少违规成本，推动药企合规能力进化到更高效的新阶段。二、医疗行业大模型推动内容管理系统标准化精调大语言模型可以在指定的要求范围内，在医疗垂直领域自动生成专业化的制式文本，大大提高内容产出效率。精调后的行业大模型还可以应用于内容管理系统，自动分类、标签海量文档，实现智能内容组织；利用自动标注功能，系统可以快速给文档等资料添加标签，方便后续检索及内容管理。这些功能将减少重复劳动，实现内容智能化生产和组织，帮助行业内不同角色提升办公效率，专注核心工作。三、人性化交互模式提升新技术普及程度精调大语言模型的对话功能可以用于企业员工的智能培训。系统可以根据培训需求生成个性化对话内容，并通过语音或文字与员工进行自然交流；它可以根据员工的学习进度和反馈，调整培训内容和方式，实现真正的个性化培训。在培训过程中，系统可以充当通过提问考察和回答加深员工的理解；它还可以在培训后进行考核，评估培训效果。这种智能、交互式的培训模式，可以提高员工的学习兴趣和效率。企业可以依据大语言模型构建虚拟培训师，实现培训内容的可扩展性和个性化，优化培训成本。四、精准化信息管理助力医学信息传播精调大语言模型可以更好地了解医患需求，传递前沿医学知识。大语言模型可以通过分析学术论文、临床试验等公开信息，自动生成学术兴趣标签；企业可以根据这些信息来选择最相关的医学前沿进展，以适合的方式进行学术传播教育。大语言模型还可以根据与医生交流的反馈不断优化语言沟通方式，建立起科学透明、互相信任的合作关系。企业可以更好履行社会责任，让医生及时了解到最新疗法，从而提高患者治疗效果。4结论生成式人工智能凭借强大的学习和生成能力，在医疗健康领域展现出巨大应用前景。当前，全球范围内都在积极推进医疗AI技术研发和应用。IQVIA高级分析团队正在密切关注生成式人工智能技术的最新进展，结合生成式前沿技术、医疗落地场景、医学领域知识，在以下话题提供前沿、专业的分析：· 生成式人工智能与大语言模型的最新技术进展情况· 生成式大模型在各行业的落地应用场景与商业模式· 生成式大模型在医疗大健康行业的商业化落地场景· 生成式大模型的企业私有化部署与定制化微调模型· 生成式大模型在医疗健康领域的未来发展应用展望· 根据合作伙伴需求定制的生成式大模型分享工作坊更多详情，敬请垂询：Hui Jin 金晖IQVIA艾昆纬高级总监数据科学和高级分析中国区负责人hui.jin@iqvia.com

前言生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，以下简称GAI）作为人工智能领域的重要分支，正逐渐引起广泛关注。GAI以其独特的生成能力和创造性，也正在改变医疗和医药行业的面貌，为其带来了巨大的变革和潜在收益。在健康咨询方面，GAI可以为患者提供个性化的治疗建议和管理方案；在医学学术科研过程中，GAI驱动的应用可以自动生成文献摘要和总结，极大地提高了医学研究和临床实践的效率；在药物研发和临床试验中，GAI的应用也显示出巨大的潜力，能够辅助药物的筛选和设计，加速研发过程并提高成功率。尽管生成式人工智能在医疗和医药领域中带来了许多优势，但也面临着一些挑战。其中包括数据安全和隐私问题、技术可信度和解释性问题，以及道德和伦理问题。解决这些挑战将是促进生成式人工智能在医疗和医药行业中广泛应用的关键。一、生成式人工智能概述随着ChatGPT、MidJourney 等重磅产品的发布，生成式人工智能受到社会各界的广泛关注。生成式人工智能成为当前人工智能领域的一大趋势和热点；该技术利用先进的机器学习模型、深度学习模型，从训练数据中学习统计规律，并根据所学知识生成新的文本、图像、视频或音频内容。与传统的人工智能任务不同，GAI不仅可以分析数据，还可以主动创建新内容，在自然语言、图像、视频、音乐创作等领域都展示了强大的创作能力。图1 生成式人工智能发展历程伴随着人工智能技术的快速发展，以BERT、LaMDA、ChatGPT为代表的大模型快速迭代优化，全球生成式AI产业迎来了发展热潮，相关场景应用不断丰富。生成式人工智能凭借其强大的任务迁移能力和生成能力，正在推动营销、电商、金融、游戏文娱等多个行业的进步和变革。但生成式人工智能的强大能力，高度依赖于其背后的AI大模型。图2 生成式人工智能的行业应用场景当前，国内外市场的生成式人工智能产品和服务呈现出“一超多强”的倒金字塔格局：一方面，OpenAI、Google、Meta、百度等拥有强大算力、先进算法的大型科技公司率先开发了基础层通用大模型，并以Model as a Service（MaaS）的形式进行收费；另一方面，中小型开发者通过调用基础层大模型的API，能够以较低的训练成本、较小的算力基础设施，开发出多样化、个性化、场景化的引用，满足消费级别的个性化需求。然而考虑到算力设施成本、数据隐私与安全问题，希望使用生成式人工智能赋能行业的企业通常更有意愿采用在专有数据方面微调训练后的垂直领域中间层模型。图3 生成式人工智能赋能行业应用：开发中间层专用模型二、生成式人工智能在医疗行业中的应用大语言模型在医疗大健康领域具有广阔的应用前景。随着大语言模型的不断涌现，国内外大模型玩家迅速入场医疗大健康领域，已经在多个场景中开发出了能够辅助患者、医护人员、药械企业的应用。赋能患者教育和健康管理：基于通用大模型微调出的医疗领域专业问答大模型，能够像医学专家一样为患者提供健康咨询服务；生成式AI根据用户的健康基础信息、生活习惯等数据生成的个性化健康管理方案，可以实现更智能化、个性化的健康管理。辅助医护诊疗与医学科研：在辅助诊疗方面，生成式AI可以通过分析最新临床试验论文、治疗指南等资料，为特定疾病自动生成病症介绍、治疗方案推荐，形成临床指南草稿，快速聚合最新研究成果，生成指南知识框架；生成式AI可以自动读取相关领域医学论文，深度理解文章的内容与结构；对某一医学问题的文献综述分析，自动筛选信息进行统计分析，以生成研究进展综述，帮助医生快速了解最新研究进展。助力药械企业研发与业务发展：生成式人工智能在提升医药企业研发效率、优化医药企业的药品上市和商业化策略方面，也显示出巨大应用潜力。在前临床阶段,生成式AI可以辅助快速设计新药分子，大幅缩短设计周期；在临床阶段，生成式AI可以分析大量文献，快速总结近年来药物临床试验设计和结果，供研发团队参考制定方案。在上市后阶段，生成式AI还可以辅助药械企业的患者教育部门高效生成患者洞察报告与患者教育材料；在网络环境中主动收集数据， 分析药品反馈数据，生成药物不良反应报告。图4 医疗领域行业大模型（截至2023.07）图5 大模型全方位助力药企产品全生命周期三、结论生成式人工智能凭借强大的学习和生成能力，在医疗健康领域展现出巨大应用前景。从技术的视角看，生成式人工智能可以大规模自动化完成知识型工作，提高行业工作效率；也能够持续不断工作，提供超越人类的信息处理能力；并且可以深度学习患者数据，支持个性化健康管理方案。然而，在医疗领域应用生成式人工智能，仍需考虑数据隐私与合规、技术可靠性与可解释性，以及医疗领域可能存在的伦理与道德问题。从产业落地的视角来看，生成式人工智能在生命健康行业的发展，有赖于开源创新理念与行业专业数据的结合。一方面，基础模型开源的理念将可降低研发门槛，促进医疗AI专业大模型的产业化；另一方面，基于企业自身数据资产和私有部署的解决方案，可帮助企业快速建立医疗医药领域的垂直领域专业模型。展望未来，联合产学研力量，深化模型在药物设计、精准医疗等领域的创新应用，将是医疗领域生成式AI可持续发展的必由之路。更多详情，敬请垂询：Hui Jin 金晖IQVIA艾昆纬高级总监数据科学和高级分析部中国区负责人hui.jin@iqvia.com