本报告探讨了 2024 年生成式人工智能在生物医药大健康行业的应用进展。文章分析了 GenAI 技术在药物研发、临床试验、医学事务及患者服务等核心场景的具体应用，包括靶点识别、分子生成、方案设计及智能问诊等。同时，报告深入剖析了落地过程中面临的数据隐私安全、模型幻觉、监管合规及算力成本等挑战，并提出了明确业务价值、小规模试点、构建高质量数据集及人才培养的实施建议。展望未来，多模态融合与 AI Agent 自主代理将成为行业发展的重要趋势，GenAI 有望成为推动行业高质量发展的核心引擎。
自 2022 年底起，生成式人工智能（GenAI）技术在全球范围内引发了广泛关注。随着技术的日新月异，各行各业正积极探索如何整合最新的 GenAI 技术以推动数字化转型。据统计，全球大型企业中，已有 10% 成功将 GenAI 技术应用于公司层面的平台级项目，50% 正在进行小规模尝试，而另外 40% 仍在观望阶段。
生物医药大健康行业作为一个高度专业化和知识密集型的领域，从药物研发到临床试验，再到上市后的学术推广和患者教育等全流程应用场景，涉及到大量非结构化文本、图片和视频的处理。随着集采政策的实施和监管要求的提高，运营成本和复杂性不断上升，因此迫切需要借助人工智能来提升效率，重塑工作模式。自 GenAI 推出以来，国内外的药械、营养保健、医疗机构以及科研机构纷纷尝试将 GenAI 技术应用于不同场景，已经有一些公司和机构通过 GenAI 创造了全新的产品和服务，为业务增值。最近的一项调查显示，GenAI 已成为大多数制药公司的首要关注点，40% 的高管表示他们正计划将 GenAI 带来的成本节约重新投入到 2024 年的预算计划中。另外，60% 的公司确立了使用 GenAI 来帮助企业降低成本或提高生产效率的目标，其中 75% 的公司将其视为高管层和董事会的优先事项。
当前，生成式人工智能的核心在于大语言模型（LLM）。这些模型基于 Transformer 架构，通过在海量文本数据上进行预训练，掌握了语言的深层规律和逻辑推理能力。随着参数量级的提升和训练数据的丰富，模型在理解复杂指令、生成高质量内容以及进行多轮对话方面的表现显著提升。
通用大模型虽然功能强大，但在生物医药等专业领域往往缺乏深度。为了适应行业需求，企业通常采用微调（Fine-tuning）技术，利用高质量的行业语料库对基座模型进行训练。这使得模型能够理解专业的医学术语、遵循临床指南，并生成符合行业规范的内容。
在药物研发的早期阶段，GenAI 展现出巨大的潜力：
临床试验是药物研发中最耗时且昂贵的环节，GenAI 可在此环节提供关键支持：
上市后阶段，GenAI 同样能赋能医学团队：
面向患者的场景中，GenAI 提供了更便捷的交互方式：
尽管前景广阔，但 GenAI 在生物医药行业的规模化落地仍面临多重挑战：
医疗数据涉及高度敏感的个人隐私。在使用 GenAI 时，必须确保数据脱敏处理，防止训练数据泄露。同时，需建立严格的数据访问控制机制，符合《个人信息保护法》及 HIPAA 等相关法规要求。
生成式模型存在'幻觉'现象，即可能生成看似合理但事实错误的内容。在医疗领域，错误的信息可能导致严重的后果。因此，必须引入人类专家审核机制（Human-in-the-loop），并对模型输出进行严格的验证。
医药行业受到严格的监管。目前针对 AI 生成内容的审批流程尚不完善。企业需要密切关注监管机构的态度，确保技术应用符合 GxP 等质量管理体系的要求。
部署和运行大规模模型需要强大的算力支持。对于许多中小企业而言，高昂的硬件投入和运维成本可能成为阻碍。私有化部署与云端服务的平衡选择也是决策重点。
为了有效推进 GenAI 的落地，建议采取以下策略：
不要为了技术而技术。应首先识别业务流程中的痛点，如文档处理效率低、数据分析耗时等，再针对性地引入 GenAI 解决方案。
采用概念验证（POC）的方式，在特定部门或小范围场景中进行测试。评估效果后，再逐步扩大应用范围，降低试错成本。
数据是 AI 的燃料。企业应着手整理内部积累的非结构化数据，建立标准化的知识库，为模型微调提供坚实基础。
GenAI 的应用需要既懂医药业务又懂 AI 技术的复合型人才。企业应加强内部培训，或与外部技术合作伙伴建立紧密协作关系。
2024 年将是 GenAI 在中国生物医药大健康行业中实现规模化落地的关键一年。随着技术的成熟和生态的完善，我们预计将看到更多创新案例的出现：
生成式人工智能正在重塑生物医药大健康行业的运作模式。从研发端到服务端，其赋能潜力巨大。然而，技术的落地并非一蹴而就，需要企业在战略规划、数据治理、合规风控等方面做好充分准备。通过科学的方法论和持续的探索，GenAI 必将成为推动行业高质量发展的核心引擎。
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