【理特咨询】2024生成式人工智能_GenAI_在生物医药大健康行业应用进展报告_66页_11mb

生成式人工智能(GenAI)在生物医药大健康行业应用进展报告总结

核心内容概述

生成式人工智能（GenAI）正迅速成为生物医药大健康行业数字化转型的重要推动力。随着技术的不断演进，GenAI在药物研发、临床研究、上市及商业化、临床诊疗等多个场景中展现出巨大的潜力和价值。本报告由CMAC医学事务生成式AI联盟联合理特咨询、天士力数智中药创新中心、南京柯基数据科技有限公司共同发布，旨在为GenAI在该行业的应用落地提供参考和指导。

主要观点与关键信息

GenAI技术进展

• GenAI定义：GenAI是通过人工智能技术自动生成内容的生产方式，与传统AI不同，它注重创造新的、有创意的数据。
• 核心技术：包括模型训练、微调、检索增强生成（RAG）和提示词工程（PE）。
• 技术发展：GenAI技术在多模态、大语言模型（LLM）和生成能力方面取得突破，如Sora、Stable Diffusion等，推动AI进入新的发展阶段。
• 主要应用领域：包括文本生成、图像生成、音视频创作、代码生成、翻译、内容理解与分析、科研与创新等。

GenAI在生物医药大健康行业的应用场景

药物研发

• 靶点发现与验证：GenAI通过分析多组学数据，帮助识别和验证疾病相关靶点，提升药物研发效率。
• 分子生成：包括大分子和小分子药物生成，GenAI通过预测结构、优化设计、加速筛选，显著缩短研发周期。

临床研究

• 监管合规：GenAI帮助确保研究符合法规要求，提升数据处理和合规审查的效率。
• 临床试验中心筛选与患者入组：通过自然语言处理和数据分析，实现更精准的筛选和匹配。
• 临床研究方案设计与试验报告生成：GenAI支持自动化生成研究方案和报告，提高工作效率。
• 药物警戒（PV）：用于识别药物安全风险，提升药物监管效率。

上市及商业化

• 学术推广：利用GenAI生成内容，提升科研和市场推广的效率。
• 患者教育：通过自然语言处理技术，为患者提供个性化的教育内容，提高健康意识。

临床疾病诊疗

• 诊前、诊中、诊后：GenAI用于辅助诊断、治疗建议和患者管理，提升诊疗效率。
• 中医诊疗：结合中医知识图谱，提升中医领域的智能化水平。

GenAI应用挑战与落地建议

• 挑战：

  • 数据合规性、医学逻辑和循证溯源
  • 监管合规性
  • 数据安全性和私有化部署
  • 场景选择和成本考量
  • 内部利益协同

• 建议：

  • 捕捉变化，动态调整应用策略
  • 顶层设计，强化数智思维
  • 目标锚定，小步快走
  • 能力构建，组织提质

GenAI大模型发展现状

国外大模型

• ChatGPT：由OpenAI开发，具备强大的对话生成能力，支持多种任务，如问答、摘要等。
• Gemini：Google DeepMind研发，支持多模态内容生成，适用于企业级应用。
• Claude：Anthropic开发，具备高准确性和广泛应用场景。
• LLaMA：Meta推出，支持多种语言和任务，促进开源生态发展。
• Mixtral：Mistral AI开发，具备高效性和多模态能力。
• Stable Diffusion：用于文本到图像生成，提升AI绘图能力。
• Midjourney：快速生成图像，支持多种艺术风格。
• DALL-E：OpenAI开发，具备强大的图像生成能力。
• Sora：视频生成模型，具备高度的创造性和准确性。

国内大模型

• 文心一言：百度研发，具备多语言和多模态能力，支持中文医疗任务。
• 通义千问：阿里云推出，具备强大的中文理解和生成能力。
• 星火认知大模型：科大讯飞推出，支持多种任务，包括代码生成和多模态处理。
• 盘古大模型：华为推出，涵盖多种领域，支持药物分子生成。
• 混元大模型：腾讯推出，具备强大的中文处理和逻辑推理能力。
• 智谱AI：提供多种大模型，支持多语言和多模态任务。
• 百川智能：专注于大模型研发，推出多个高性能模型，包括Baichuan3。

未来展望与应用路径

• 技术趋势：GenAI技术持续进步，多模态、大语言模型和生成能力将进一步提升。
• 应用场景：GenAI将在药物研发、临床研究、上市及商业化、诊疗等多个方面发挥更大作用。
• 应用路径：结合模型训练、微调、RAG和提示词工程，选择适合企业需求的技术路径，实现高效和灵活的应用。

GenAI的广泛应用和持续发展，将为生物医药大健康行业带来革命性的变化，推动行业向智能化、高效化方向发展。