课程背景
在AI机器智能浪潮席卷全球的当下，机器智能（AI）技艺迅猛演进（如DeepSeek大模型）在医疗领域的运用加速推进，从临床诊疗、患者服务到医院管控，渐次达成全情境智能化转型。在全球医药业界加速向 “资料智能驱动” 转型的来由下，机器智能技艺（如大语言模型、生成式 AI）正深度渗透药物研发、生产、供给链以及营销全链条。本课锁住医药业界核心痛点：
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研发效率瓶颈
：传统药物研发周期长达 10-15 年，在实际应用里，AI 驱动的 AIDD（机器智能药物发现）可达成靶点预测、分子生成等等要害环节的效率跃升。
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资料孤岛难题
：药企内部研发、生产、市场资料割裂，导致供给链协同效率低下。
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合规隐患挑战
：医药资料隐私保护要求严苛，欧盟《AI 法案》和中国《资料安全法》对 AI 模型可解释性、资料匿名化提出明晰要求。
据麦肯锡资料显示，执行层面，AI 可将药物发现周期缩短 40%-60%，临床试验效率拉升 30% 以上。DeepSeek凭借其卓越的算法性能、本地化部署本领和开源生态优势，已在多家综合医院和医药公司落地运用。
课程收益
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周全认知
：掌握DeepSeek在医药公司中的核心运用情境和技艺原理。
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实践办法
：研习怎样将DeepSeek融入医药研发、临床诊疗服务全流程。
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隐患防控
：弄懂资料安全、伦理合规以及责任划分的要害要点。
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前瞻视野
：预判AI技艺未来在医药领域的演进趋势和政策导向。
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决策支持：
借助实例拆解和交流碰头，拟定符合本公司诉求的AI施行打法。
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主力练就：
医药人员的数智化思路和革新意识，为医药智能化转型升级贡献力量。
【课程特色】
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真情境
：所有实例都来自医药公司实践和运用实例
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强实操
：实操上手专用AI抓手迅速实践落地
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重合规
：符合法律法规的相关准则内容
课程大纲
一、
认知重构：AI 驱动医药业界变革的方略推演
1）
全球竞争格局重塑
(1) 全球竞争市场格局的巨变
(2) 百年未有之大变局影响深远
(3) 国家数智化转型和智能化顶层规划
(4) “机器智能+”成为中国国家方略
1）
技艺范式革新
(1) 生成式 AI 和大模型在医药领域的颠覆性价值
(2) AI替代的旧职业和AI创造的新职业
3）商业生态重构
(1) 新转变带来新思路，实操中，新营销带来新机遇
(2) AI开启智能商业模式新时代
(3) 药企从 “货品供应商” 向 “健康解题打法服务商” 的转型路径
一，
DeepSeek模型概况——掌握DeepSeek模型特点和运用办法
1)
DeepSeek概述
(1) DeepSeek的起源和初心
(2) DeepSeek的3大核心技艺和优势
(3) DeepSeek的3大模式的特点
1)
DeepSeek的部署办法
(1) DeepSeek的3种部署采用办法以及招数
(2) DeepSeek的本地化部署的要求
1)
DeepSeek的采用办法
(1) DeepSeek的4种采用办法以及招数
(2) DeepSeek的2种模型的正确采用
1)
DeepSeek在全球机器智能领域的演进
(1) DeepSeek的全球演进和挑战
(2) DeepSeek商业化情境和运用的阻碍
1)
DeepSeek在商业化领域的探索和实例
(1) 机器智能常见的3种商业变现方式
(2) DeepSeek商业化的成功实例
一、
DeepSeek模型医疗和医药领域的运用和实例——在医疗和医药情境下的运用效率
1)
DeepSeek在医疗领域的运用价值探索
1) 拉升医疗资讯检索效率
2) 辅助医学研究和检测
3) 精进患者服务和体验
4) 拉升医疗科学诊断决策
5) 医疗系统管控智能化升级
1)
DeepSeek在医院中的未来演进趋势和展望
1) 临床决策支持系统：辅助医生拟定诊疗方案
2) 医学学识库建设：整合和挖掘海量医学文献
3) 患者服务精进：智能导诊、在线咨询等等
4) 医疗管控和科研：资料拆解、趋势预测等等
1)
DeepSeek在医药领域的核心运用
1）
药物研发智能化
o AIDD 技艺全流程拆解：靶点预测→分子生成→活性筛选→成药性精进
o 百度飞桨针对医药研发临床试验的货品
1）
临床试验加速
o 虚拟临床试验仿真资料运用和大模型规划。
o AI 还原药物在体内的代谢进程、药代动力学和药效学特性，预测药物的安全性和有效性，运行层面，为临床试验提供有力支持。
1）
供给链精进
o 智能采购系统：精进供给链管控，成功化解市场波动，减少了库存积压和缺货现象。
o 智能物流系统：精进公司内部物流，达成数智化高效配送和资源整合。
1）
生产环节智能化升级
o 生产资料检测：基于DeepSeek的实时资料拆解本领，精进投料配比、反应条件等等要害参数。
o 生产货品检测：基于AI视觉检测药品外观缺陷
o 生产进程精进：运用 AI 技艺实时监控生产进程中的要害参数，达成自动化将控和质量检测，拉升生产效率和货品质量。
o 生产装置管控和能源效率：智能化装置健康度深度拆解，基于强化研习的装置运行打法精进，降低单位能耗。
o 批记录自动化和合规追溯：自动生成符合FDA/NMPA要求的电子批记录，换个角度看，从原料批次到成品的全链路关联资料追溯拆解
1）
精准营销和服务抓手管控
o 基于AI用户资料拆解打法的营销
o 基于AI拆解海量医药市场资料，挖掘潜在市场诉求和演进趋势
o 智能化培训抓手拉升医药渠道营销本领
四、隐患防控——资料安全和合规轮廓构筑
1)
医药资料治理
o 资料质量和治理技艺和本地化部署方案
o 医药资料拆解和运用情境
1)
伦理和法律合规
o AI 模型可解释性技艺和责任划分制度
o 伦理监管和安全性评核
1)
算力和基础设施
o 混合云架构下的算力资源弹性调度
o 腾讯云在医药公司服务精进中的运用前景
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|张峰老师
适合谁听
药企 CEO/CTO、研发总监、供给链负责人、市场部高管、医药投资机构代表。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。