方法速度缓慢且成本高昂，若是完全基于实验方法进行药物虚拟筛选，完成化合 物数据库的筛选所需的时间是一个天文数字。此外，实验方法还受到可用测试化 合物的供应和准确预测它们在体内行为的难度的限制。 计算机辅助药物设计方法(CADD): CADD相较实验方法极大地加速了先导 化合物发现的速度。在CADD中，先导化合物的筛选被普遍称为: 虚拟筛选 (virtual screening)。他使用基于分子力场或者量子力场的分子对接方式，对数 与药物的亲和力，完成药物的筛选。基于CADD的方法除了能够加速，还不受化 合物是否可以获得的限制。然而，基于CADD的虚拟筛选存在一个trade off， 即想要进行精确的筛选需要大量的计算资源和时间，而想要快速的完成筛选，则 会损失较大的精度。在药物发现这个先导化合物准确率极为重要的领域，大量的 计算资源和时间很难避免。曾有研究统计过，若想要对100亿个小分子进行令人 满意的筛选，则需要长达3000年 满意的筛选，则需要长达3000年的时间。简而言之，利用CADD进行高精度的 药物虚拟筛选，所需的时间同样是难以接受的。 AI大模型辅助药物虚拟筛选 基于AI的算法，包括监督学习，无监督学习，自监督学习，强化学习以及基 于规则的算法，可能有助于解决传统方法中存在的问题。 AI方法通常基于对数据特征的学习。具体来说，就是从大量的已知药物化合 物和非药物化合物中，去学习成药所需的潜在特征，并依据这一特征对化合物进 行能否成药

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 合自然语言处理、深度学习、图像识别以及大模型等人工 智能（AI）技术，构建新药研发知识图谱，开展复杂蛋白 质结构预测，显著提升药物靶点的识别和筛选效率。 2.智能药物分子设计与优化 定要求的化合物，实现药物分子的从头设计及结构优化。 3.超高通量化合物虚拟筛选 面向新分子实体（NMEs）筛选等业务活动，针对传统 筛选方法效率低下和创新性不足的问题，利用计算机仿真、 分子模拟和成药性理化模型等技术进行高通量虚拟筛选， 加快化合物生物活性和药理作用的评估速度；基于人工智 能（AI）技术挖掘文献、数据库等，提高化合物筛选范围 和效果。 4.动物模型数据挖掘与虚拟动物实验 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）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

通过三个维度控制访问权限 01 设置权限 02 用户授 权 03 筛选条件 当数据模板需要多方协同时，可在模板中创建多个场景，再通过权限设置、用户授权、筛选条件来控制 场景中数据的可视范围和访问安全。 场 景 X X X 太平洋保险 场 景 X X X 泰康保险 场 景 X X X 平安保险 在模板中使用场景进行访问控制 后 息 与数 据中心 华中科技大学 例：患者信息 姓名 身份证号 手机号 √ 性别 √ 年龄 √ 体重 √ 慢性病 √ 病历号 01 设置权 限 02 用户授 权 03 筛选条 件 在数据模板的场景中对权限进行设置，可实现字段可控、权限可控，满足实际协同场景中的需求。 添加、修改 删除 CHIMA 访问控制：设置权限 协同方 设置字段、权限 同济医学院附属 API 接 口 用户 B √ Web 端 √ API 接口 用户 C √ Web 端 × API 接口 01 设置权 限 02 用户授 权 03 筛选条 件 场景 CHIMA 访问控制：用户授权 同济医学院附属 t 和 院 U N I O N H O SP TA LT O N G J M E D I C A

能 力，已经为计算机视觉(cv)及自然语言处理(nlp)等领域带来了突破性的 进展。现在，AI的魔力已经被逐步引入药物研发的领域，并正在深刻地 改变这个领域的研究和发展流程。无论是在早期的药物筛选、药物优 化，还是在药物的临床试验和后期的上市监控，AI的应用都愈发广泛。 本文将简要的概括药物研发的流程，并深入探讨AI在药物研发的第 一步: 靶点发现中的作用，以及它如何为这个过程带来革新。 耗时10年，耗资10亿美金，成功率不足10%。因此，如何降低药物研发的金钱 成本、时间成本，提高成功率已然成为了药物研发行业的重中之重。 通常而言，药物的研发包括以下步骤: 靶点发现，候选药物筛选，候选药物 优化，临床前研究，临床实验，以及市场化等步骤 [1]。靶点发现作为整个流程 的第一步，是新药研发中决定成败的一步，成功的靶点识别可以为后续的药物设 计提供方向。不仅能提高新药的研发效率，也能极大地改善患者治疗期间的生活 靶点。这一方法通常有 着较高的准确性，但整体策略既费时又费力，且实验结果严重受到生物样本质量 的限制。 计算机辅助的方法主要包括反向对接，结构相似性分析等。这些计算技术能 够一定程度上加速靶点的筛选速度，但同样存在自身的局限性。如反向对接需要 在大量的蛋白质目标中进行对接，这会极大的消耗计算资源和时间。结构相似性 分析则非常依赖已知的蛋白结构，对结构未知的蛋白无从下手。 随着AI技术的发展，

某市市中医院后勤设备综合运行管理技术建议书 供应商管理专员，前期根据医院的现状，手工录入供应商类型数据，并可 编辑；可对供应商类型数据进行编辑、删除、调整有效或无效状态的操作。 采购专员根据线下供应商的筛选评估结果，录入供应商基本信息，并提交 到管理层人员审核；对于审批未通过的数据，根据领导意见，进行信息修订调 整，重新提交评审，或者直接删除该条记录；供应商的数据可调整有效或无效 状态。 管理 ，用户可以在 APP 对应的页 面中查看指定的能耗数据。能耗分析功能如下：  支持展示指定筛选条件下的能耗柱状图；  支持按照时间维度进行筛选，其中时间包括：年、月、日；  支持按照能耗节点进行筛选； 234 某市市中医院后勤设备综合运行管理技术建议书  支持按照能源类型进行筛选；  支持年、月、日三个时间维度图表的快速切换；  支持展示同比或环比数据；  支持展示同比或环比的数据折线图； KPI 总量、已使用量和剩余量；  支持按时间筛选，仅能选择年和月；  支持按能耗模型筛选；  支持按能耗节点筛选；  支持按能源类型筛选。 具体如下图所示。 236 某市市中医院后勤设备综合运行管理技术建议书 图5.1 能耗 KPI 管理页面 5.13.5 告警管理 告警模块主要展示系统中提示的告警，用户可以进行筛选查看，并对相关 的告警进行确认和处理操作。此功能帮助用户使用手机快速的查看和处理告警。

 研究对象： 519 例 SLE 患者， 163 例 SS 患者， 243 例 IM 患者  研究指标：自身抗体、血常规、生化常规、临床特征  指标筛选：差异分析、相关性分析、单因素多因素分析、 LASSO 回归  模型筛选： 4 种机器学习模型比较  模型优化：性能最优模型进行指标优化  外部验证：独立数据进行模型验证 AI 生物标志物研究举例之自身免疫 病 AI 生物标志物科研成果的临床应 新的科研成果。 然而，海量的医学文献常常让人感到头疼。“问问同检！“利用其强大的文献检索和解读功能， 能够帮助检验科人员高效地获取最新的科研成果和技术动态。系统能够根据关键词、文献主题 或领域筛选出相关的研究，自动生成解读文献，节省了大量人工阅读的时间。 “ 问问同检”在实验室中的应用实例 ” 问问同检！“ - 文献翻译总结 场景六：贴合检验专业的文献综述撰写 自动化科研文章生成器

1.2.2.4、统计分析 具有预约就诊率、爽约率统计分析功能。 具有预约渠道、人次、比例统计分析功能。 具有预约情况汇总，包括科室、日期、专家等信息统计分析功能。 具有预约记录查询支持多种条件筛选功能，如医生、科室、时间等。 7.1.2.3、挂号管理 门急诊挂号完成门、急诊病人的挂号工作，并可对门、急诊病人进行基本 信息的登记、修改和维护。 主要功能需求如下： 1)门急诊挂号 支 部位/器官检查； 支持检查处方开立时，临床信息默认获取病历主诉内容，修改临床信息后， 本次就诊再次开立时，临床信息默认获取上次修改内容； 支持检查处方开立时，临床诊断自动获取患者本次诊断，并可筛选需要的 诊断； 支持检查处方开立时，检查服务存在造影剂标志时自动加载造影剂项目/药 品，存在多个时可下拉选择；允许加急的检查服务，可勾选加急功能； 支持治疗项目处方开立时，临床诊断默认获取本次就诊诊断，治疗方法默 中、创伤、三无、中毒、其他、 普通、心衰、呼吸、有过敏史。 支持多维度数据查询及导出功能，查询条件可分别为患者基本信息、滞留 时间、去向。 具体快速筛选过滤患者功能，分别可通过患者分诊级别、新入、出区、重 点关注、特级护理条件快速筛选过滤患者。 支持患者床头卡、腕带打印功能。 2、医嘱管理 支持医嘱核对、计费功能。可快速添加计费项与耗材功能。 支持按颜色对医嘱进行状态区分功能，包括已执行、未执行、已停止状态。

青岛西海岸新区从业人员健康证明 BeB978352 BDe978494 膈 是 m 保 电子健康证 回 151302309 体检结果 40 rce978L9 ce973422 筛选 me978S7 mDe978524 m28978528 BD8978568 mre97s5s2 BDe978598 BDB978836 BDe978885 HDB000001 9474 远程监测服务 血压计 血糖仪 耳温枪 体重秤 血氧仪 手 环 心电仪 健康互动服务 在线咨询 健康预警 健康课堂 会员积分 慢病管理服务 筛选进组 建立档案 慢病评估 制定方案 干预执行 总结分析 人 工 智 能 管 理 人工智能异常 识别处理引擎 专科医生 专科护士 健康管理师 区家庭地址 家庭邮编 多维度权限控制体系 子 集 体 息 基 本 信 e 人 事 授 医 丘 质 量 能 续 战 育 信 出 料 职工性质筛选 新 日 白 全 院 □ 白 庆 春 院 区 白 临 床 田□保健医学 田□内科学 田 口 外 科 学 田□妇产科学 田 口 眼 科 学 田□耳鼻咽喉科学 □ 口腔科

提供读片等诊疗辅助工作。我们看到 AI 在医疗影像领域的应用相对成熟， 包括数坤、科亚、推想等公司的产品已在国内开展商业化销售。我们认为， AI 大模型或主要在效率方面赋能医疗影像领域，通过提升自动化标注、自动 化模型筛选、参数调优、处理非结构化数据等能力，为行业带来缩短数据标 注和分析时间、提升影像精细程度等变化。 风险提示：AI 及技术落地不及预期；本研报中涉及到未上市公司或未覆盖个 股内容，均系对其客观公 在医疗影像领域的应用相对成熟。根据动脉橙数据，中国 2022 年医学影像赛 道早期融资事件 18 起，和 2021 年相比数量增长约两倍。我们认为，AI 大模型或主要在效 率方面赋能医疗影像领域，通过提升自动化标注、自动化模型筛选、参数调优、处理非结 构化数据等能力，为行业带来缩短数据标注和分析时间、提升影像精细程度等变化。 图表10： 数坤科技数字胸管线产品 资料来源: 数坤科技招股书，华泰研究

目标队列 聚类分析 医学大数据应用案例分析 • 肾内科大数据应用产生科研成果 中南地区 CKD 患者 CKD3a 、 CKD3b 分期的必 要性研究 队列筛选： CKD3 期 队列筛选： CKD5 期 目标队列 特征选择 目标队列 数据处理 （ 5 ）新技术应用实 践 病理专家多终端远程病理会诊 病理质控管理，医 技评价、医生考核 构建国内领先国际一流的远程病理系统