在醫藥產業“以臨床價值為導向”的變革中，醫療既是藥物立項和研發的起點(未被滿足的臨床)，又是市場策略的執行終點(處方決策終端)。這種雙重屬性使得醫療數據成為連接藥企與醫院的核心紐帶。摩熵數科，作為生命科學大數據與AI融合應用的領軍企業，榮幸受邀出席由成都市新都區人民醫院主辦的首期“香城杏林講壇”。為醫院及整個醫療行業的數字化轉型提供極具前瞻性與實操性的前沿思路，助力醫療行業在數字化浪潮中實現突破與躍升。

3月20日，成都市新都區衛健系統2025年第一期“香城杏林講壇”在新都區人民醫院成功舉行。摩熵數科創始人、中科院工學博士王中健受邀擔任主講嘉賓，圍繞“大模型時代醫療大數據的臨床應用與產業轉化”展開專題授課。區委衛健工委副書記、區衛健局黨組成員、機關黨委書記鐘玫主持培訓，區衛健局班子成員，區衛健局機關中層干部，各醫療衛生單位主要負責同志、分管負責同志、科室負責人以及區級公立醫院中層干部200余人參會學習。

直擊行業痛點：數據驅動破解臨床與科研雙困局

王中健博士作為科技情報與數據分析領域的權威專家，在生物醫藥與現代信息技術交叉融合領域成就卓越。他擁有超15年數據集成開發與科技情報挖掘經驗，多年來為上千家企業提供基于數據分析的科技情報服務，主導了醫藥行業數據集成系統開發、生命科學知識工程系統搭建、科技情報智能監控系統開發等多項重要產業化工程。

（摩熵數科創始人王中健博士）

培訓會上，王中健博士緊扣大模型時代背景與AI大模型在醫療領域的應用，通過政策講解、數據分析、案例展示等方式，系統闡釋了AI大模型如何破解臨床診療時效性不足、科研效率瓶頸等難題，強調“數據驅動”是提升診療效率、優化資源配置、實現個性化醫療的核心路徑，對實現醫療大數據的臨床應用與產業轉化、推動醫院高質量發展意義重大。

針對當前醫療行業面臨的臨床困境，包括門診誤診漏診率高、多學科會診響應時效長、藥物不良反應風險等，以及科研在數據資源豐富的情況下仍存在效率瓶頸，王博士指出，在衛健委與基金委雙軌政策壓力下，醫院需實現數智突圍。電子病歷5級“硬性倒計時”、生命健康新基建、多中心智能科研“國家卡位戰”等政策與趨勢，正推動著醫療行業向數據智能轉型。

全國超360家醫院部署DeepSeek，如中山大學眼科中心、瑞金醫院、華西醫院等醫療機構與華為合作發布多個醫療大模型，華為還正式組建醫療衛生軍團，這些實例彰顯了AI大模型在醫療領域的蓬勃發展態勢。

（培訓現場）

醫療大數據：從知識工程到產業賦能

隨后，王博士深入講解了醫療大數據相關知識。他從數據、信息、知識到智慧的層層遞進關系入手，詳細闡述了知識工程系統在醫藥、教育等領域的應用場景。他著重強調了數據治理與加工的關鍵技術，如特征數據提取、多模態數據融合、DICOM - HL7雙協議解析等，以及互聯互通標準和國際專業標準治理在醫療大數據平臺建設中的重要性。

通過急性髓系白血病專病隊列數據集建立等案例，王博士展示了從電子病歷結構化處理到面向科研需求的專病數據集轉化，最終形成深化治理數據庫，實現全維度患者就醫軌跡串聯的過程。此外，他還詳細介紹了醫療大數據在制藥企業市場洞察與立項分析、藥品安全性有效性再評價、AI大模型和垂類模型訓練、政府決策與政策制定、科研與論文等多個方面的典型應用。

AI大模型：重構醫療生產力的技術引擎

在AI大模型的講解環節，王博士從人工智能和大模型基本概念講起，深入剖析生成式人工智能、深度學習、神經網絡、Transformer等核心技術及其在生物基因和蛋白領域的拓展應用。他指出，AI大模型作為確定性的生產力革命，正為生物醫藥行業帶來顛覆性變化。從Google提出Transformer到OpenAI發布ChatGPT，再到深度求索開源DeepSeekR1，AI大模型能力不斷提升、成本降低，實現技術平權，催生更多解決方案和應用開發。

在知識工程系統服務方案中，王博士還介紹了大模型L2級使用、四層架構驅動醫療數據知識工程系統，以及關鍵技術棧中的LORA微調與RAG檢索增強技術，展示了AI大模型在診療建議、輔助病歷撰寫、導診、患者溝通管理、科研輔助、醫院管理助手等多場景的應用潛力。

摩熵數科：生命科學數據基建領航者

作為生命科學領域的數據基建領航者，摩熵數科自成立以來便錨定大數據與AI技術的深度融合，構建了覆蓋生物（B）、化學（C）、藥學（P）、醫學（M）全產業鏈的數字化平臺。公司核心產品摩熵醫藥數據庫，通過接入DeepSeek R1的開源大模型能力，顯著提升數據檢索的精準度與效率，能夠跨維度挖掘數據間的潛在關聯，為臨床決策與藥物研發提供更有價值的參考。

基于豐富數據資源和技術優勢，摩熵數科成功繪制出業內最為完備的生物醫藥數據圖譜，為企業量身定制全面的數據解決方案，涵蓋大模型語料服務、產業API數據服務等多元化內容。同時，針對醫院與藥企推出私有化AI部署定制服務，包括AI應用接入、知識庫掛載、私有化部署、垂類微調及定制垂類智能體；依托多模態AI大模型與動態知識圖譜技術，打造覆蓋知識全生命周期的專業知識工程系統，進一步推動生命科學領域的知識創新與應用轉化。

歷經15年深耕與積累，摩熵數科整合全球10萬+權威數據源，已擁有50億+條數據，200多個子數據庫，涵蓋藥學綜合版（摩熵醫藥）、原料藥專版、核酸數據庫、蛋白數據庫、化合物數據庫（摩熵化學）、器械專版（摩熵醫械）、專利專版（摩熵專利）、投融資專版（摩熵投融資）等。其中文獻專利、化合物信息、基因蛋白序列等均為獨家資源，并經過行業專家審核以確保數據質量。其數據資源廣泛適用于藥物研發、臨床試驗、生產銷售、市場監測等全生命周期的200+場景，為醫藥行業各領域決策者提供精準、全面、實時的數據支持。

摩熵數科憑借專業的技術團隊、豐富的數據資源和強大的技術實力，始終走在行業前沿。公司不僅榮獲高新技術企業和省級專精特新企業的殊榮，更積累了發明專利、上交所掛牌證書、軟件著作權利等100余項知識產權，服務付費客戶超1000家，串聯企業達3萬余家。

攜手共進，推動醫療行業數字化轉型

此次培訓會議的成功舉辦，不僅為新都區衛健系統人員提供了深入學習醫療大數據臨床應用與產業轉化的契機，為廣大醫生群體在臨床工作、學術研究等方面提供了有力支持，更為醫療行業的數字化轉型注入了強勁動力。王中健博士在會議期間的專業分享與深刻洞見，充分彰顯出其深厚的行業積淀與卓越技術實力，贏得了與會者的高度贊譽。

未來，摩熵數科將繼續深化大數據與AI技術的融合創新，致力于為醫療行業打造更加精準、高效的技術支持與解決方案。公司將秉持開放合作的理念，積極與各界伙伴攜手并肩，共同探索醫療行業的智能化、高效化發展新路徑，為生命科學領域的繁榮與進步貢獻不可或缺的力量。

＜ＥＮＤ＞