疗服务、费用结算、检验检查等在内的各个环节，将极大提升患者的就医体验。 同时，AI 助力 生物分子结构预测与生成、加快靶点识别和发现， 提升药物分子设 计与 优化， 提升临床试验的效率， 有效地缩短新药研发周期、降低研发成本、 加速新药上市，为医药创新带来新的动力。 AI 已经深入医疗健康的各个层面，成为连接医疗机构、科研机构、制药企 业以及广大患者的重要纽带，助力构建更加高效、智能、个性化的医疗生态系统。 管疾病、呼吸道疾病等慢性病及肿瘤等的发病率总体 呈上升趋势，患者对创新药研发的需求也呈爆发式增 长态势，数据显示，2019 年到 2024 年期间，我国 创新药上市数量波动上升，从 2019 年的 51 款增加 至 93 款。国产创新药比例有显著提高，从 2019 年的 21%增加至 2023 年的 46%。虽然生物医药的规模持 续增长，但研发一款新药的时间和成本高昂，急需要 提升投入产出比。 同时，慢性病由于发病率高、病程长、有效控 对于蛋白质 - 蛋白质相互作 用等复杂结构预测能力有待 增强，对动态结构变化 模 拟不足 药物研发与设计 有少数基于 AI 设计的药物进入 临床试验阶段，但距离大规模商 业化上市还有距离 高，诸多创新药企和风 险投资积极布局 预测出的药物分子需大量实 验验证活性与安全性，临床 试验转化成功率目前较低 化合物筛选 在大型药企的研发管线中逐步 应用，成为常规筛选流程的补 充手段 高，是药物研发领域投

能技术的序幕。在这一 轮人工智能热潮中，通过深度学习、强化学习、迁移学习等技术手段，极大地推 动了自然语言处理、知识图谱、大数据挖掘、图像识别等相关领域的应用与发展。 这些新技术还在辅助诊断、新药发现等领域发展发挥了重要作用。 在中医药领域，深度学习、迁移学习技术已经广泛应用于中医舌诊、面诊的 5 辅助诊断中应用最为广泛。如北京交通大学胡晓晨团队将深度学习和强化学习结 合运 国家逐步推进中医诊所管理信息化，有条 件的地方可实行网上申请备案 2016 中共中央、国务 院 健康中国 2030 规划纲要 加强慢病防控、精准医学、智慧医疗等关 键技术突破，重点部署创新药物开发、医 疗器械国产化、中医药现代化等任务 2016 国务院 中医药发展规划纲要 （2016-2030 年） 推动“互联网+”中医医疗，大力发展中 医远程医疗、智慧医疗和移动医疗等新型 6%。 在研发投入方面，中药企业研发投入持续加大，中药创新药快速发展。以天 士力为例，年报显示，公司 2023 年全年研发投入 13.15 亿元，同比增长 29.49%，占医药板块收入比例达到 17.73%。数据显示，近 5 年公司累计研发投 入 45.03 亿元，占医药工业收入比例为 13.32%。在高研发投入下，天士力中药 创新药也不断实现突破，当前公司有 9 款创新中药处于临床 III

理能力和深度学习算法，能够从海量的中医药文献、临床数据和患 者信息中提取有价值的洞察。例如，通过对中医经典文献的智能分 析，DeepSeek 可以帮助研究人员快速识别潜在的药效成分和治疗 方案，从而加速新药的研发进程。此外，在临床应用方 面，DeepSeek 的智能诊断系统可以结合中医四诊（望、闻、问、 切）的作用机理，辅助医生进行更精准的辨证施治。 中医药健康产业的数字化转型还涉及到患者健康管理的智能 发，DeepSeek 能够优化每个环节的资源配置，减少成本和时间浪 费。例如，通过分析药材价格波动和供应链数据，DeepSeek 可以 为采购部门提供最优的采购方案；通过模拟不同配方的疗效和安全 性，加快新药的研发进程。  提升数据整合能力：打破信息孤岛，实现多源数据的无缝连 接。  构建知识图谱：为科研和临床提供精准的知识支持。  个性化诊疗建议：基于患者数据分析，提升治疗效果。  据进行动态调整。 在中医药的现代化研究中，DeepSeek 还能够对药材的化学成 分、药理作用进行深入分析。通过对海量实验数据的处 理，DeepSeek 可以识别出药材中的有效成分及其作用机制，为中 药新药的研发提供数据支持。例如，通过对某种中药的化学成分进 行量化分析，DeepSeek 可以预测其潜在的药理活性，并筛选出最 有开发价值的化合物。 为了进一步提升中医药数据的可视化效果，DeepSeek

优势。通过分析医院的运营数据和患者流量，它可以预测未来一段 时间内的医疗需求，从而帮助医院合理分配资源，减少患者等待时 间，提高医疗服务的响应速度。 在临床研究领域，DeepSeek 技术可以加速新药研发和临床试 验的过程。通过分析大量的临床试验数据，它能够识别出有效的药 物组合和治疗方案，缩短研发周期，降低研发成本。例如，通过分 析癌症患者的基因组数据和治疗反应，DeepSeek 可以识别出最有 此外，DeepSeek 技术还可以应用于智能药物研发。传统药物 研发周期长、成本高，且成功率较低。通过 DeepSeek 技术，研究 人员可以快速筛选出潜在的有效化合物，预测其药效和副作用，从 而加速新药的开发进程。例如，在新冠疫情期间，DeepSeek 被用 于快速筛选可能的抗病毒药物，大大缩短了药物研发的时间。 在远程医疗和健康监测领域，DeepSeek 技术同样表现出色。 通过可穿戴设备和移动应用程序，DeepSeek 资源的利用效率，推动医疗健康行业的数字化转型。 2.5 药物研发与临床试验 在药物研发与临床试验领域，DeepSeek 技术展现了其独特的 潜力，尤其是在加速药物发现、优化临床试验设计和提升研发效率 方面。新药的研发通常需要长达 10 到 15 年的时间，成本高达数十 亿美元，而 DeepSeek 通过其强大的数据分析和模式识别能力，能 够显著缩短这一周期并降低成本。 首先，DeepSeek 技术可以应用于药物靶点的筛选与验证。通

生早已不再仅仅依赖纸质书刊 及医药代表传达专业前沿的学术信息，近年来，专业的医生平台、学术交流甚至自媒体 平台均有医生青睐的信息来源。据医脉通《2024 年中国医生数字调研报告》数据，医 生对新药信息的获取呈现出多渠道交叉验证的特点，平均每个医生使用 3.07 个信息渠 道，仅有 5.6%的医生依赖单一渠道。 因此，若此时只是单纯借助信息化工具将线下医药代表对于医生的学术信息传达转为线 万名医生以及 1.17 万家医疗机构，正通过“4 大路径+2 个中心”的核心战略，在 AI 的强大赋能下，实现多元场景的精准营销。 布局 4 大关键路径：  临床路径：专注于处方药，尤其是创新药和原研药，提供合规高效的医生学术教育、 信息传递与互动平台。  药店终端路径：覆盖院边店与社区连锁/单体药店，通过数字化赋能提升药店服务 能力与用户粘性，实现药品的精准铺货与动销增长。  为经得起市场挑战的医疗服务价值赔付。 “新机安付”以支付为支点，铸造了医、患、险三方的信任桥梁。患者出于对垫付服务产 生的信任感，极大提高了在专病管理中的依从性，从而提升了治疗方案的有效性。该过 程也帮助药物，尤其是创新药追踪药物效果，优化使用指南；同时，专病管理更是深度 为商保把控合理赔付细则。由于医疗垫付+专病管理模式为参与各方带来明显助益，该 服务推出后便受到广泛欢迎。目前，商涌科技已为近 4 万人提供垫付服务、为千余名血

工业互联网等新兴技术，实现信息化、数字化、标准化和智能化的新型医疗健康体 系。智慧医疗应着力发展便携高效的智能服务，推广应用人工智能精准医疗新模式新手段。在药物领域，基于人工智能开展大规模基因组识别、蛋白 组学、代谢组学等研究和新药研发，推进医药监管智能化；通过人工智能的应用，加强流行病智能检测和防控。 数据 流程 分析 服务 横型 工具镜像 工业互联网等新兴技术，实现信息化、数字化、标准化和智能化的新型医疗健康 体 系。智慧医疗应着力发展便携高效的智能服务，推广应用人工智能精准医疗新模式新手段。在药物领域，基于人工智能开展大规模基因组识别、蛋 白 组学、代谢组学等研究和新药研发，推进医药监管智能化；通过人工智能的应用，加强流行病智能检测和防控。 △ 应急指挥车 应急指挥 APP 防救互动 APP 应急小匠 综合应急 安全生产监管

年末，新冠病毒的出现更是对全世界造成了前所未有 的影响。对于此类输入性传染病、少见和新发传染病， 及早识别、预警和响应较为困难。与此同时，一些古老 的传染病疫情也呈现出新的特点。部分病原体出现了 多重耐药的趋势，新药研发速度难以跟上耐药性进化 的脚步 ［6］，不仅影响临床治疗，还增加院内感染的风 险 ［7］，病原体变异和耐药情况监测亟待强化。 2.3 社会发展对传染病防控提出更高要求 社会发展促进了社会公众健康素养的提升，而公

智慧管理：院区协同、物联平台 l 智能运营：智慧运营中心 l 医疗影像：智能标注 、三 维重建 l 辅助诊断：临床决策、手术机器人 l 数字医生：虚拟问诊、虚拟手术 l 虚拟患者：模拟治疗、医教培训 l 药物研发：新药发现、作用评估 以 ChatGPT 为代表的人工智能技术正在颠覆未来医 疗 增强 现实 云 计 算 以 5G 为核心的通信技术正在医疗行业注 入新 鲜血 液 大数据 智慧医院建设新策略

编译器 硬件算子适配 飞行器 & 汽车风阻预 测 算力中心 智算中心 机理驱动 数理融合 数据驱动 材料研发 新药研发 疫苗设计 Nvidia Modulus 蛋白质结构预测 Nvidia Modulus PaddleScience DeePMD-kit 航空航天 凸包能预测 座舱散热

析海量数据，助力金融机构优化风险评估、提升决策效率，降低运 营成本的同时，为客户提供更个性化的服务体验。在医疗行业，大 模型技术通过深度参与医学影像诊断、疾病预测与药物研发，辅助 医生提高诊断准确率，加快新药上市速度，从而提升医疗服务质量 和效率。在交通行业，大模型技术可以应用于交通流量预测和智能 调度，通过对交通流量数据的实时分析和预测，城市交通管理部门 能够优化信号灯控制，缓解交通拥堵，提高道路通行效率。在教育