2025年5月22日，由摩熵數科與國藥勵展聯合主辦的“AI&數據——醫藥市場與營銷新常態研討會”在廣州藥交會展館圓滿落幕。本次會議聚焦AI與數據技術在醫藥領域的深度應用，吸引百余名行業專家、企業代表共探數字化轉型新機遇。摩熵數科創始人王中健博士以《數據+ AI重塑醫藥市場營銷新模式》為題發表演講，從行業實踐、技術演進、應用場景到解決方案，系統勾勒出AI與醫療大數據驅動的產業變革圖景。

（摩熵數科創始人王中健博士）

一、全球藥企與醫療機構競相布局，AI+數據成數字化轉型核心引擎

演講中，王中健博士首先指出，全球生物醫藥行業正掀起AI技術落地潮。以莫德納（Moderna）為例，其通過大語言模型貫穿藥物研發、臨床試驗到商業化的全流程，顯著縮短新藥上市周期。而拜耳2024年上線的生成式AI助手堪稱行業標桿——該平臺集成ChatGPT、Llama等模型，依托微軟Azure云平臺構建安全合規環境，實現醫學文獻分析、市場報告生成、審批流程自動化等功能，成為其數字化轉型的核心驅動力。

國內藥企的布局同樣迅猛。復星醫藥推出PharmAID決策智能體平臺，接入DeepSeek R1模型后，在藥物研發、醫學影像、精準醫療等領域實現效率躍升，并加速AI向營銷、辦公場景滲透；東陽光則將DeepSeek大模型全面接入HEC-Finder平臺，推動文獻分析、生產銷售等環節的智能化。與此同時，中國生物、濟民可信、百濟神州等頭部企業紛紛布局AI平臺，形成從研發到商業化的全鏈條數字化能力。

醫療機構方面，全國近千家醫院已部署AI模型，覆蓋輔助診療、電子病歷、用藥推薦等場景。中山大學眼科中心聯合華為發布的ChatZOC眼科大模型、瑞金醫院與華為打造的“RuiPath”病理大模型，以及華西醫院胡兵教授團隊開發的“睿兵Agent”消化領域智能體，均通過融合臨床經驗與AI技術，實現健康管理、科研支持等功能突破。

二、醫療大數據與AI大模型：技術融合驅動產業升級

隨后，王中健博士深入解析了醫療大數據與AI大模型的協同效應。他指出，在國家數據局推動下，數據交易所、掛牌交易機制逐步完善，醫藥數據資產化進程加速。醫療大數據包含臨床診療、基因測序、藥物研發等多個維度，知識工程系統（KES）作為數據轉化核心工具，已在醫藥領域實現多場景應用。隨著Transformer架構的突破和DeepSeek R1等開源模型的普及，AI技術已進入普惠發展階段。

然而，醫療場景的復雜性對技術提出了更高要求。當前，僅有電子病歷、醫學培訓等技術要求相對低的場景應用技術度較高，而輔助診療、疾病預測等高價值領域仍需突破。王博士強調：“大模型的能力提升與成本下降實現了技術平權，但醫療行業的特殊性要求我們更關注數據的專業性與場景的適配性。”

三、數據+AI重塑醫藥營銷：五大核心賦能場景

針對制藥企業研發成功率下降、成本回收壓力增大的痛點，王中健博士提出，AI與大數據正通過五大維度重構醫藥市場營銷模式，實現降本增效與精準決策：

1. 藥品市場潛力洞察：結合傳統調研與AI分析，量化評估目標治療領域及產品的市場潛力。通過估算市場規模、發現市場特點（如未被滿足的臨床需求、競爭格局），為產品立項與資源分配提供科學依據。

2. 產品定價及醫保準入：構建以數據為核心的定價與準入策略，適應醫保動態調整趨勢。基于藥品療效、成本效益及同類產品對比制定差異化定價，并利用真實世界數據（RWD）、醫療大數據及KOL訪談證據，加速醫保準入進程。

3. 洞察患者就診路徑，精準制定市場策略：通過大數據分析患者就診行為，細分目標群體，制定差異化營銷策略并提供個性化推廣方案。同時，進行地域性競爭分析，根據醫院市場規模和競爭格局優化資源配置。持續跟蹤市場數據，利用大數據技術及時發現潛在機會，動態調整策略以提升營銷效率。

4. 快速便捷獲取市場知識：通過AI工具提升市場信息獲取效率。快速提煉政策、競品、技術趨勢等關鍵信息并生成結構化報告；基于學術影響力等維度篩選并評價關鍵意見領袖（KOL）；自動提取文獻核心觀點以支持證據鏈構建。

5. 助力市場推廣：協助訓練推廣人員，基于大模型搭建AI對練培訓助手，模擬場景并輸出專業報告，助力企業批量培養優秀銷售人員。自動整理銷售數據與客戶反饋，優化話術與策略，提升推廣團隊專業化水平。

四、摩熵數科技術架構與落地路徑：從模型優化到場景賦能

演講最后，王中健博士介紹了摩熵數科以“RAG檢索增強生成架構”為核心的技術體系：通過集成行業大模型與私有知識庫，提升數據輸入的精準性，并支持企業接入本地數據與定制行業知識庫，確保信息調用的安全性與專業性。

在此基礎上，依托垂類微調（SFT）技術，企業可利用自有數據對模型進行針對性優化，有效降低“模型幻覺”風險，確保醫藥領域專業輸出的可靠性。最終通過智能體開發，將AI深度嵌入業務場景，打造出可輔助醫生診療、優化藥企營銷的智能助手，推動AI從工具屬性向“智能伙伴”進化，全面增強用戶粘性與業務協同效率。

為滿足企業AI落地需求，摩熵數科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。同時提出“五步走”策略，涵蓋從模型部署到智能體開發的完整路徑。模型部署階段，提供私有化部署與插件式接入，兼顧安全性與便捷性；本地知識庫構建階段，打通企業內部數據，沉淀行業經驗；行業知識庫定制階段，結合RAG技術實現精準推理；垂類微調階段，利用自有數據優化模型，提升垂直領域性能；最終通過智能體開發，打造貼合業務場景的AI助手，形成“技術部署-知識沉淀-場景深化”的完整閉環。

此次研討會的成功舉辦，為醫藥行業的數字化轉型搭建了一個高效的交流平臺，與會者深入探討了AI與數據技術在醫藥領域的應用前景和挑戰，為推動醫藥行業的創新發展注入了新的動力。未來，摩熵數科也將持續致力于為醫藥企業提供更優質、高效的AI解決方案，助力行業實現數字化轉型與升級。