创新和融合应用发展趋势，凝练总结了 6 个方面 41 个典型 场景，为医药企业数智化转型工作提供参考。 一、医药研发 围绕药物发现、临床前研究管理、临床试验管理等环 节，应用数智技术提升新靶点和新药发现效率，加速药物 研发和临床试验进度。 1.精准靶点识别与筛选 面向疾病机制探究和药物靶点发现等业务活动，针对 传统实验方法在通量和成本方面的局限性问题，利用多组 学数据分析和文本挖掘方法，整合丰富的生物学数据，结 床有效性和特点进行解析，提高中药创新药转化决策质量、 效率和成本效益。 6.基于风险的临床试验管理 3 面向临床试验方案设计、患者招募、风险管理等业务 活动，针对数据合规管理等需求，利用深度学习、自然语 言分析等数字技术，构建疾病模型，分析过往相似性试验 计划，快速评估临床试验的可实现性及潜在风险，从而进 一步优化试验计划及方案；结合真实世界数据、人工智能 （AI） （AI）技术，自动筛选符合入组标准的患者，提高招募效 率，规避受试者流失导致试验中断风险；运用智能化工具， 及时发现试验文档、患者入组协议等方面的问题，降低数 据核对成本，提升临床试验质量。使用数字孪生技术，在 虚拟环境中模拟临床试验，预测药物反应，提高研发效率。 7.医药实验室数据集成管理 面向医药研发实验室管理标准化、数智化发展趋势， 围绕医药研发管理过程中涉及到的物料管理、样品管理、

患者咨询类 医学研究类 医疗文件类 病历模板 适用场景：快速生成标准化的病 历摘要，方便医护查阅。 研究文章总结模板 适用场景：快速提取研究文章的 核心内容，用于学术交流或临床 参考临床试验概述模板 适用场景：为临床试验提供简洁 介绍，便于同行了解研究设计和 目标 DeepSeek 在医学检验中的应用实例报 道 场景七：患者指引 优化患者体验，提供个性化信息 患者在进行各类实验室检查时，往

断设备分类做出了如下说明 ：若诊断软件借助算法 提供诊断建议，仅具有辅助诊断功能而不直接提供 诊断结论的按二类医疗器械进行注册申报 ；若对病 变部位加以自动识别且能清晰提供诊断提示的按三 类医疗器械申报且需做临床试验美国FDA批准的医 学人工智能产品有 3 项 [12]，分别是Arterys、IDX-DR 和Guardian Connect（Medtronic）。Arterys主要作用 是在肺部CT、肝脏CT和MRI中发现病变，基于人工 机应用程序的一个产品，可以提前 10~60 分钟预测 血糖水平的主要波动。 美国这些产品经历的审批过 程都很漫长，以IDX-DR为例，审批过程约需要 7 年 时间，IDX-DR审批过程大致包含软件认证预确认、 临床试验、重复性研究、图像采集培训课程认证等。 智能医学产品的监管审核需要建立一系列的认证规 则，只有经过严格的监督评价后才能用于临床，我国 需要积极推进监管审核流程。 4 展 望 我国尚处于智能医学的起步阶段，数据整合、标

复旦大学附属中山医院医疗技术协作中心 复旦大学附属眼耳鼻喉科医院协作医院 清华大学医院管理研究院实践基地 浙江大学湖州研究院数字健康研究中心 国家级住院医师规范化培训基地 国家级全科医师规范化培训基地 国家药物临床试验基地 国家级胸痛中心 国家级高级卒中中心 国家级房颤中心 国家级高血压达标中心 国家级标准化代谢性疾病管理中心 国家级上消化道出血救治中心 中国创伤救治联盟湖州分中心 浙北泛血管医学中心

康管理 智慧医疗 医疗服务、医务管理、护理管理、院感管理、数据上报管理 智慧药事 合理用药、抗菌药管理系统、药师药历系统、临床药学消息交互平台、处方 / 医嘱点评系统、前置审方系统、 药物临床试验管理 智慧应急（可选） 紧急医学救援指挥系统、单兵系统、移动转运系统、智能化的紧急医学救援设备管理系统、智能化的紧急医学 救援电子检伤系统 .... 智慧运营 财务管理、预算成本管理、医院资产管理、物资管理、人力资源管理、

数字化助力中医药理论探索。中医药领域有诸多理论问题有待解决，数字 化技术显然是一种强大的辅助工具。比如，针对传统中药研发缺乏数据支撑的难 题，可以依靠计算技术对中医药进行多维度量化分析，还可以整合分析传统中医 药文献、临床试验、化学成分、基因组学、代谢组学等海量数据，挖掘与中医药 相关的特征、模式和潜在的客观规律，可提升对中药药效、毒副作用和合理组方 的认识，为研发新的中药产品提供科学依据。 20 大 失真情况 严重；四诊信息采集和分析一直都采用临床医生的自主观察、询问和感触等传统 的方式，所获取的信息具有不可避免的开放性、主观性与模糊性特点；而研究团 队现场采集的临床数据体量小，很难达到临床试验指标要求，通过设备采集在技 术层面也存在影响着诊疗信息有效性等问题，导致难以深入开展。 另外，由于中医理论的复杂性，给智能诊断设备技术参数制定带来了巨大困 难。如脉诊常见的脉象虽然主要有 28