AI如何赋能药物研发工作中的最后一步：临床试验。 图1：药物研发生产流程，图片引自[1]↓ 临床试验简介 药物研发的最后一步，便是将药物大规模应用到患者体内以进行实际效果测试，这 一步骤即临床试验。临床试验是一种系统性的研究，其目的是调查医药产品对人类 疾病过程的影响，以证实或揭示试验药物的作用、不良反应及试验药物的吸收、分 布、代谢和排泄，并最终确定试验药物的疗效与安全性。 统计功效问题：由于传统匹配方法可能导致样本数量不足或样本选择存在偏 差，这可能影响临床试验的统计功效，即发现实际有效治疗效果的能力。 因此，如果存在一种方法能自动, 高准确率, 其大批量的为临床试验匹配患者，便可 节省大量的人力、物力，治愈更多的患者。 TrialGPT, 基于大语言模型的临床试验患者匹配方法 近年来，随着大语言模型（LLM）的发展，越来越多的人注意到了大语言模型在提

社会化用工、薪税服务 企业 HR 服务生态 ... 冶金 / 化工 / 建材 / 能源 / 机加 / 汽配 等行业现场作业 网络协同设计 / 制造 工业互联网 ... 智能 物流 智能 生产 智慧 运营 采购域 • 商品服务 • 需求服务 • 寻源服务 • 合约服务 • 物流配送 • 结算服务 • 数据服务 • 供应商管理 营销域 • 订单服务 • 商品服务 可集合集团旗下多家医疗机 构的需求并形成价格优势的 大批量订单，降低流通成本， 提高议价能力，也为医院带 来更高的盈利； 对于集团旗下医疗机构医院， 可专注医疗流程，减少医院 院内药品库存压力巨大，降 低药房物流管理难度，降低 院内物流成本，减少盘库压 力，减少占用大量医院药学 专业人员的时间和精力，使 医院药房经营和管理成本降 低； 使集团医院能够直接接触药 品生产商，药品生产商能够 直接接触药品采购决策者；

连接 医疗边缘云 医疗中心云 医院 / 学校 现 有私有 云 5G 智慧医 疗 5G 智慧教 育 管理平台 医疗行业高度重视数据在端网云边等各个环节的数据生产与传输过程，端到端的高安全防护策略是 5G 云网融合服务于医疗行业客户 的前提，以及 5G 云网融合长期价值增长的关键。 ③ 【 云 】 MEC 边缘计算安全 (3)MEC 边缘计算 气动物流传输系统 解决血便标本输送等 应急物品的传输问题 智慧医院医疗协同 健康 4. 物资传送机器人产品介绍 中型箱式物资传送系统 解决药品、配液、手术包、配餐等批量物品的传输问题， 24 小时大批量自动化；需在医院建设初期设计期间加入 规 划 。 智能物物资传送机器人 多面手，用于药库、静脉配液、手术室、消毒供应室、检 验科等科室之间的物资传送问题。 解决消毒供应室、器械库、药库、被服等批量物品的 息、患本信息、病历信息、上传病历附件等信息。 2 、病例采集 多样化临床资料采集，支持手工录入、上传附件、自动 3 、审批、分诊 医务审核会诊申请质量，医助可协助选择对口会诊专 化采集。自动化采集需要和院内生产系统对接。 家。管理员还可以对会诊医生填写的会诊结果进行审 批操作。 5 、会诊报告 会诊结束专家上传会诊报告， 业务流程 HIS 、 LIS 、 pacs 接入 邀请方可查阅、下载会诊报告。

端全自动化批量 开关机，关机后 系统自动还原， 降低管理运维工 作量，实 现“ 0” 故障； 教学多样化， 广播教学，师 生互动，下发 作业、一键禁 网禁 USB 应有 尽有； 大型组织架构支 持大批量部署， 统一下发镜像， 镜像中包含所有 用户所提出的需 求软件，下发好 后即可投入使用； 易维护管理， 通过一个 WEB 进行系 统统一（包括 平台中所有的 存储、计算资 源、网络资源 等）管理 ；

强电连接图 3.4.5. 风扇控制 平台根据课程表及自定义时间规则实现对风扇的开关操作。如在非正常 教学的时间段，例如晚上 11 点到次日 7 点，这个时间段教室是处理空闲状态， 可做到大批量统一对风扇的关闭。 3.4.6. 窗帘控制 实现对窗帘的控制，首先要有电机，窗帘导轨通过改造后支持电机的电 动导轨。通过 zigbee 网关发送信号给到窗帘电机，通过本地和后台管理平台来 控

口、IP 端点的物理位 置以及已完成、进行中和过期的任务  布线管理员可对物理层进行自动化的记录  技术人员可以跟踪连接、接收必要变更指导、处理警告、确认操作  IT 和数据中心可提高生产率、自动进行变更管理、增强可靠性、提高网络安 全性 光纤配线箱 数据配线架 以太网交换机 RJ 45数据跳线 跳线管理架 管理间子系统示意图  设备间子系统是由设备间中的电缆、连接跳线架及相关支撑硬件等构成。 出口要求：采用两台高性能万兆防火墙，防火墙要求实现审核所连各网络区 域之间的访问请求，通过与访问控制规则的比较，确保合法的访问的通过，从而为 外网与内部网络建立了一道防御屏障，严格阻止了外部网络非法用户的攻击和入侵。 要安全设备生产厂家通过 ISCCC 信息系统安全集成服务资质认证。 2.核心层要求：核心层交换机要求实现医院内网路由管理、网络管理、网络服 务、核心数据处理等，核心交换并与各服务器、存储等医院信息网核心业务应用相 将用户损失降到 最低。 6.5.2.2 系统特点 1）存储容量大，可存储 100000 条消费记录，1000000 条黑名单记录，254 类商品资料，可设置 32 类卡，授予不同权限，满足大批量消费对象或若干下属独 立核算单位的类别管理。防止非法卡的流通冒用；严密的加密性能； 2）具有强大的数据统计分析功能和强大的报表功能，可实现日、月、年、某 一时段的报表处理，可查询各食堂当次、当天的收入情况，消费者、当天、每月、

下，德国职业教育的数字基础设施和网络得到了快速发展;2013 年，德国提出 了“职业教育 4.0”的概念，在随后的 2014 年，德国又提出“工业 4.0”项目，以 “智能工厂、智能生产、智能物流”为其三大主题，一方面促进生产的智能化水 平，同时也对职业教育现代化发展提供了新的发展方向和时代路径。2014 年， 德国发布的《2014-2017 年数字议程》，进一步加大职业教育领域对数字媒体 工具 生起点)含精 准扶贫班 学习技术：学习掌握各类电工仪器仪表的使用及 维护，电机变压器的原理与维修，工厂机床电路的 维护与保养，PLC 可编程的应用与设计。 就业岗位：主要面向电气自动化设备生产、营运 企事业单位。可担任高低压配电工，高低压设备操 作工，电机维修工，电气仪表维修工，远程仪表操 作工等。 高技：5 年(初中毕业 生起点) 学习技术：学习掌握各类电工仪器仪表的使用及 理与维修，高低压供配电技术，工厂机床电路的维 护与保养，工业自动控制技术，PLC 可编程程序的 应用与设计，CAD 制图与设计，数控电气设备原理 维修。 就业岗位：主要面向电气自动化设备生产、营运 企事业单位。可担任高级电工，高低压设备操作 工，电机维修工，电气仪表维修工，远程仪表操作 工等。 高技：3 年 技师：4 年（工业机 器人技术方 向） 学习技术：学习掌握各类电气仪器仪表的使用和

........................215 （1） 具有成熟的设计开发方法和工具。经过多年的研究和积累，基于 C/S 模式的系统设 计开发方法已被用户所掌握，并且，众多的数据库和软件生产厂商提供了各种可视化工具和编 程语言来扶持它的开发，而目前 B/S 模式的应用及其开发方法仍处于发展过程，特别是还不具 备特别完善的开发工具。.......................... 时对接云端数据分析决策平台，为客观评价学生的学习效果和 个性化发展提供客观数据画像。微扫系统的设计满足课堂检测、 单元测验这类常态化检测和分析的需求，高扫系统的设计满足 月考、期中、期末、模拟考试的大批量处理的需求。 备课教研体系：备授课系统是智慧课堂、创客空间、在线 学习等应用的基础体系，通过调用资源管理系统的备课、 题库、 微课等资源，满足线上线下的教学要求。通过视频云平台，实 现网络教研、在线评课等活动，打造备课教研体系。 移动化 的生态体系。 1.3.3.6、 应用扩展化 满足教育信息化应用的迭代更新，保障新技术、新应用的 按需接入。 1.3.3.7、 资源可持续化 秉承着“让资源活起来的”目的，将资源的生产、应用、和评 价形成一整套体系，将资源管理平台与课堂应用、资源沉淀、 考试分析进行无缝融合，让优质的资源为用户所用，发挥出巨 大的价值。 1.3.3.8、 管理可视化 搭建“大数据与运维服务可视化”平台，实时动态展现各类设

........................215 （1） 具有成熟的设计开发方法和工具。经过多年的研究和积累，基于 C/S 模式的系统设 计开发方法已被用户所掌握，并且，众多的数据库和软件生产厂商提供了各种可视化工具和编 程语言来扶持它的开发，而目前 B/S 模式的应用及其开发方法仍处于发展过程，特别是还不具 备特别完善的开发工具。.......................... 智慧校园大数据云平台建设和运营整体解决方案 个性化发展提供客观数据画像。微扫系统的设计满足课堂检测、 单元测验这类常态化检测和分析的需求，高扫系统的设计满足 月考、期中、期末、模拟考试的大批量处理的需求。 备课教研体系：备授课系统是智慧课堂、创客空间、在线 学习等应用的基础体系，通过调用资源管理系统的备课、 题库、 微课等资源，满足线上线下的教学要求。通过视频云平台，实 现网络教研、在线评课等活动，打造备课教研体系。 应用扩展化 满足教育信息化应用的迭代更新，保障新技术、新应用的 按需接入。 智慧校园大数据云平台建设和运营整体解决方案 1.3.3.7、 资源可持续化 秉承着“让资源活起来的”目的，将资源的生产、应用、和评 价形成一整套体系，将资源管理平台与课堂应用、资源沉淀、 考试分析进行无缝融合，让优质的资源为用户所用，发挥出巨 大的价值。 1.3.3.8、 管理可视化 搭建“大数据与运维服务可视化”平台，实时动态展现各类设

识的传递效率，倡导质量源于设计（QbD）理念，从源头防 止质量风险，加强包括设计开发在内的产品全生命周期的 风险管理。 二、医药生产 围绕工厂建设、工艺开发与优化、生产作业、物料仓 储配送、生产设备管理、能源管理、环保管理、安全巡检 等环节，应用数智技术提高医药生产自动化水平，增强生 产各环节的感知、监测、预警、处置和评估能力。 9.工厂数字化设计 面向工厂建设规划设计、建筑及设施布局、工艺设计、 面向设备、产线、车间、工厂的数字孪生建设，应用 物联网、多物理场仿真、机器学习等技术，实现生产全流 程模拟，提高产品质量和生产效率，减少资源浪费和环境 污染。 11.智能原料药工艺设计 应用数智技术在原料药工艺开发和优化方面提高效率， 5 提升工艺放大和生产技术转移的准确性，在生产过程中有 效提升工艺控制水平。开展人工智能（AI）驱动的合成路 线设计、反应条件推荐，提高化学药合成工艺设计效率。 型的物料、工艺和装备协同设计与优化，提高工艺放大和 生产过程可靠性。将高质量的工艺和质量数据集与数学建 模方法或人工智能（AI）算法结合，辅助理解中药工艺中 关键物料属性、关键工艺参数（CPP）和产品关键质量属性 之间的关系，通过机器学习、迁移学习和强化学习等方法 实现数据增强，提升工艺模型可靠性和工艺参数的可调控 性，保持生产过程的稳定性和可控性。 13.数智化生物制品工艺设计