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

疗机构提供精准的决策支持。 在中医药健康产业中，DeepSeek 技术主要应用于以下几个方 面： 1. 数据整合与管理 DeepSeek 能够将分散在不同系统中的中医药数据进行整合， 包括患者病历、药材流通信息、临床试验数据等。通过统一的 数据管理平台，用户可以快速访问和分析这些数据，提高工作 效率。 2. 智能诊断与推荐 基于机器学习和自然语言处理技术，DeepSeek 能够分析患者 的症状和历史病历，智能推荐适合的中医药治疗方案。通过不 数据驱动的决策支持是 DeepSeek 在药物研发中的另一大优 势。通过整合实验数据、临床数据和市场反馈，DeepSeek 能够为 研发团队提供实时的数据分析报告，帮助团队及时调整研发策略。 例如，当某种药物在临床试验中出现不良反应时，DeepSeek 可以 快速分析相关数据，识别问题根源，并提出改进方案。 以下是一些具体的应用场景和数据实例： - 药物分子筛选：利 用 DeepSeek 分析 10,000 构化的知识网络，为中医药的研发、生产、销售和临床应用提供智 能化支持。 首先，数据采集是知识图谱构建的基础。DeepSeek 利用自然 语言处理技术，从古籍如《黄帝内经》《伤寒杂病论》，现代期 刊、专利、临床试验报告等非结构化文本中提取关键信息，并结合 结构化数据如药材数据库、方剂数据库、穴位图谱等，形成初步的 知识库。数据采集的重点在于确保数据的权威性和全面性。 其次，数据清洗与预处理是确保知识图谱质量的关键步骤。通

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

和评估建议；并在基层卫生机构集中部署落地服务。 • 通过 B/S 架构，实现多点接入，实时调阅老人的健康信息。 针对养老人群的专家库 • 经过多年和上海多家三甲医院的合作，结合国内外前沿临床试验研究成果，针对 60 岁 以上老人的治疗、诊断、护理、康复方面建立了专家知识库，为老人的健康评价、风 险评估、危险预警建立了大量细分的知识模型，实现了老年人群的智能评估和健康指 导建议。 便携智能检测设备

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

诊断，能够大大的提升读片效率和诊断的质量， 药物研发 人工智能技术可应用于药物研发的全流程，加速靶点发现、药物设计、结构预测、药物的大规模虚拟筛 选、药物重定向、临床前药理评估、合成路线优化、临床试验设计及分析、申报材料自动摆写等工作。 精准医疗 人工智角超技术应用于上游的基因测序设备，提升了光或电信号数据处理的迪度和准确度；应用于中游的 基因数据分析，可以有效的帮助智能模型的建立、分类和

数量”转向“量产规模+应用深度”，强调“数据回流—模型迭代—规模 降本—商业闭环”。治理与伦理层面，国家数据局、工信部、卫健委 2025 年先后提出“具身智能数据分级分类”“医疗机器人计量检测标 准”“脑机接口临床试验规范”，提前为具身智能产业铺设安全、伦理、 标准、检测底座，实现“全生命周期”治理。 （二）区域特点：北京重创新、长三角强生态、珠三角促出海 京津冀以原始创新为核心定位，成为具身智能产业重要策源地。