.................................................................. 15 图 26：利用成都先导 DEL 数据库结合 AI 技术筛选活性化合物 ...................... 15 表 1：AI 在药物研发主要流程发挥作用 ......................................... 一、AI 制药蓝海市场，人工智能赋能药研全流程 人工智能赋能新药开发，是指在规模化医药数据基础上，运用机器学习、深度学 习、自然语言处理等技术参与药物开发各个环节，包括靶点发现、化合物合成、 化合物筛选到患者招募、临床试验设计等，通过 AI 技术的运用有效解决传统新 药研发痛点，缩短研发周期，提高研发成功率，降低研发成本。根据 DPI 援引英 矽智能数据，通过 AI 技术能将 ISM001 分子发现时间由传统手段的 AI 学习海量现存化学反应，推荐化合物 合成路线并优化反应条件 ML、DL 化合物筛选 成本高，效率低 使用虚拟筛选遴选出具有潜在成药性的活性 化合物，降低实验筛选化合物数量，降低资 金投入，缩短筛选周期 CV、DL 晶型预测 耗时长，筛选合适晶型困难 通过 AI 模拟晶型药物晶型筛选，可在短时间 选出稳定性强的最佳药物晶型 DL、ML 患者招募 招募适合入组患者难度高、周期

部署成本，对于资源匮乏的基层医院而言，几乎是不可逾越的鸿沟。DeepSeek R1 的低成本特性，使得基层医院建立本地化的 AI 诊断系统成为可能，极大提升基层医疗服务能力。 药企研发成 本大幅降低 通过 AI 分子筛选优化，药企研发成本有望降低 30%-50%，加速新药研发进程，降低新药价格，惠及 更多患者。 医疗保险精 算模型迭代 周期缩短 AI 精算模型的应用，可以将迭代周期缩短 60%，更精准地进行风险评估和保费定价，提升医保运营 Seek 以智能 化能力提升医生科研效率和学术成果质量：1）文献检索与知识整合：DeepSeek- V3 模型基于海量预训练数据，快速提炼研究领域的前沿进展和核心观点，节省 80% 以上的文献筛选时间；案例：肿瘤科医生可快速掌握免疫治疗领域的最新趋势，集 中精力设计创新临床研究方案。2）数据分析与科研设计：DeepSeek 支持多源数 据整合分析（如影像、基因、随访数据），并胜任复杂统计学问题（如生存分析、 AI+医疗产业链 资料来源：艾瑞咨询，民生证券研究院 2、制药工业范式革新:DeepSeek AI 技术将渗透到药物研发的各个环节，革 新制药工业范式：1）化合物筛选效率指数级提升：利用 AI 技术，将化合物筛选效 率提升 40 倍，大幅缩短新药研发周期。2）临床试验患者精准匹配：AI 技术可以 将临床试验患者匹配精度提高至 89%，缩短研发周期 6-8 个月，加速新药上市进 程。3）药物靶点发现与设计加速：利用

生日常生活等环节，并成为高等教育数字化转型 升级的核心推动力。 注重场景驱动 提升智慧化水平 04 教育的不可逆性决定了数字技术应用的限度，应 审慎对待数字技术在高等教育领域的应用，加大 筛选审查力度，不能简单地移植或照搬，要在数 字技术和高等教育之间架起“双向奔赴”的理论 桥梁，发挥技术赋能教育优势的同时，用理论催 化二者的深度融合，并透视背后隐藏的风险与挑 战。基于高等教育规律和人才成长规律进行数字

资料来源：《中国医学影像人工智能应用现状调研报告》、招商 证券 表 2：AI 影像阅片相比人工阅片优势突出 人工阅片 核心指标 AI 阅片 医师逐张查看，凭借经验判断 阅片方式 机器完成初步筛选、判断，医师完成最后判断 长，一套 PET 影像花费 10 分钟以上 阅片时间 短，AI 辅助完成初筛 受个体误差、医师疲劳度影响，不稳定 准确率 稳定，无疲劳诊断 主观性无法避免

信息技术创新产业学院建设目的之一是打造信创产业科技创新平台。通过积 极拓展校企合作、共建项目，利用合作平台共同申报科研、教研立项，推动教学 效果与科研能力的提高。通过项目孵化、双创大赛、创新经验交流、资金、项目 筛选、创业指导、创业指导课融入思政课、发明专利成果转化等形式，实现信创 产业科技创新的目标，是实现人才收益的重要渠道。 6.2.1.3 打造信创实践与实习基地 信息技术创新产业学院建设重要目标是打造实习与就业平台。在信创产业环