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 AI 技艺深度渗透医药业界的当下，据麦肯锡资料显示，AI 可将药物发现周期缩短 40%-60%，临床试验效率拉升 30% 以上，同时能将学术会议策划周期缩短 50%、规划产出效率拉升 60%。DeepSeek 凭借其卓越的算法性能、本地化部署本领、多模态生成优势和开源生态特点，已在多家综合医院和医药公司落地运用，助力达成全链条智能化升级。本课基于 DeepSeek 大模型、即梦 AI 等等抓手，结合医药业界合规要求，锁住核心业务情境，手把手教队伍落地 AI 驱动的货品推广和传播本领。课程围绕破解以下痛点问题：
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研发效率瓶颈：
传统药物研发周期长达 10-15 年，实操中，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。
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营销传播痛点：
学术会议策划效率低、规划制作成本高、科普内容产能不足、数智化交流体验欠缺。
AI医药大模型凭借其强大的多模态生成本领、高效的本地化部署和合规性优势，已在医药业界多个营销情境中达成落地运用，助力公司达成从内容创作到传播执行的全链路智能化升级。
课程收益
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周全认知
：掌握AI在医药公司中的核心运用情境和技艺原理。
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掌握AI抓手：研习怎样将 DeepSeek 融入医药研发全流程以及货品推广传播环节，构筑 AI 驱动的协同事务模式。。
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拉升创意和效率：借助AI辅助达成创意激发、内容生成和传播执行的高效协同。
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构筑AI营销架构：构筑适用于医药业界的AI驱动型货品推广和传播办法论。
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隐患防控：
弄懂医药业界 AI 运用的资料安全、伦理合规以及责任划分要害要点，规避合规隐患。
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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 施行打法和落地路径。
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本领拉升：
培育医药人员的数智化思路构筑 AI 驱动型货品推广和传播办法论。
【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
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全链条：
打通研发、生产、供给链、营销各环节 AI 运用，达成协同赋能视角。
课程大纲
一、
认知重构： AI 驱动医药业界全链条变革的方略推演
1）
AI+医药公司的演进趋势和机遇
(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) 医药业界 AI 运用的政策边界和演进机遇
(2) AI技艺在医药业界的运用价值
3）商业生态重构
(1) AI开启智能商业模式新时代
(2) 药企从 “货品供应商” 向 “健康解题打法服务商” 的转型路径
(3) 研发 - 生产 - 营销协同的 AI 生态构筑推演
一、
AI前沿趋势： AI 机器智能前沿科技运用
1）
机器智能核心概念
(1) 机器智能的定义
(2) 机器智能的演进历史
(3) 机器智能的层级和核心要素
1）
机器智能的分类
(1) 机器智能的总类
(2) 判别式机器智能
(3) 生成式机器智能
1）
机器智能的未来运用领域
(1) AI+正从“认知概念”走向“价值兑现”
(2) 物理AI的未来运用
(3) 具身智能机器人的运用
影片：
《机器狗的演进历程》
一、
医药推广核心 AI 抓手矩阵引见
o
策划类：DeepSeek模型、豆包、文心一言等等大模型（学术会议方案生成、提示词规划）
o
规划类：即梦 AI（医药视觉规划）、创客贴、稿定规划（包装迭代）
o
内容类：豆包大模型（科普文案），剪映（视频剪辑）
o
数字人类：百度曦灵、魔珐有言，闪剪（医药数字人创建）
o
英文类：GPT-5.2，Gemini 3、Claude 4.5
o
智能体：扣子，腾讯元器、百宝箱、N8N(医疗智能体运用)
一、
大模型概况——掌握工业大模型和通用大模型的特点和运用办法
1)
大语言模型概述
(1) 大语言模型的概念
(2) 大模型的定义
(3) 大模型的事务制度
(4) 预训练和微调
(5) 大模型和小模型的差异
1)
工业大模型概述
(1) 工业大模型的类别和架构
(2) 工业大模型演进的必要条件
(3) 工业大模型在运用情境的适配性拆解
(4) 工业大模型的医疗教学支持系统
1)
国内外大模型对比和拆解
(1) 国外大语言模型GPT-5.2、Gemini 3，Claude 4.5的特点
(2) 国内大语言模型文心一言，豆包、千问、Kimi，DeepSeek的特点
(3) DeepSeek大模型核心优势
(4) DeepSeek大模型版本特点和部署方式
(5) DeepSeek大模型在国内外的演进现况和趋势
(6) DeepSeek大模型在制造业的独特优势
(7) DeepSeek大模型在采用中的六大阻碍
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，实操中，为临床试验提供有力支持。
1）
医药智能工厂建设和供给链精进
o 医药智能化工厂搭建规划
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，就一线经验说，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 基于AI炼就医疗IP运用内容
o 智能化资讯搜集和协同办公管控
o 智能化买方资讯反馈和服务
o 智能化培训抓手拉升医药渠道营销本领
一，
AI 赋能学术会议活动策划：从主题到落地的全流程智能化
1）
AI辅助会议主题和方案策划
o 基于货品特性和受众画像的智能主题生成
o 会议流程规划和议程智能排期
o 演说嘉宾匹配和内容建议
1）
AI生成会议物料和邀请内容，PPT
o 智能撰写邀请函、会议通知、新闻稿，PPT
o 生成会议话术和交流环节规划
1）
交流上手：学术会议方案生成
o 碰头差事：以 “基层医生培训会议” 为主题，落地时，用AI生成含 “会议主题、议程，专 家 推 荐” 的完整方案
o 点评：结合营销诉求，精进方案合规性和落地性
一、
AI 视觉和视频规划：医药业界专属规划本领炼就
1）
医药业界 AI 平面规划实操
▪ 医药业界主视觉规划规范准则和AI生成招数
▪ 品牌元素融入和视觉一致性管控生成
▪ 包装规划：AI 辅助货品包装货品图
o 抓手招数：即梦 AI “智能参考” 功能
1）
AI 视频制作：从脚本到成片的医药情境适配
o 视频脚本生成：用 DeepSeek “爆款脚本公式”
o 素材和剪辑：即梦 AI 生成视频素材，从实践看，剪映 “智能匹配” 功能自动组合素材 + 添加字幕
1）
交流上手：AI 规划和制作落地
o 碰头差事 1：用AI 生成 “货品规划图”，含货品名称、合规尺寸规格
o 差事 2：用AI生成 “货品说明解说视频”（15 秒），迅速合成成片
一、
AI 驱动科普 / 货品 / 品牌传播：精准触达标的人群
1）
AI 辅助专家 / 医生 IP 炼就
o IP 定位：AI 拆解医药专家领域生成 IP 人设
o 内容选题：DeepSeek 基于 “备孕人群痛点”生成科普选题库
o 内容形式：AI 将专精内容转化为 “图文 + 短视频”
1）
AI 高效生成自媒体内容
o 文案生成：用 “情感共振法” 生成备孕人群文案
o 视频内容：AI 自动货品核心资讯，生成短视频脚本
o 抓手适配：针对抖音（短平快科普），微信公众号（长文解读），视频号（专家访谈剪辑）生成差异化内容
1）
AI 辅助自媒体矩阵营运
o 资料洞察：用软件拆解各平台资料，精进发布节奏
o 内容精进：AI 自动识别低交流内容问题，生成精进建议
o 实操上手：用 AI 生成 “医药货品备孕人群科普文案”（公众号 + 抖音双版本），并输出平台营运建议
一、
隐患防控——资料安全和合规轮廓构筑医药AI推广的边界
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
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博闻智咨询|张峰老师
适合谁听
药企 CEO/CTO、研发总监、生产总监、供给链负责人、市场部高管、品牌部 / 货品部 / 医学部 / 数智化队伍相关人员。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。