2025年5月22日，由摩熵数科与国药励展联合主办的“AI&数据——医药市场与营销新常态研讨会”在广州药交会展馆圆满落幕。本次会议聚焦AI与数据技术在医药领域的深度应用，吸引百余名行业专家、企业代表共探数字化转型新机遇。摩熵数科创始人王中健博士以《数据+ AI重塑医药市场营销新模式》为题发表演讲，从行业实践、技术演进、应用场景到解决方案，系统勾勒出AI与医疗大数据驱动的产业变革图景。

（摩熵数科创始人王中健博士）

一、全球药企与医疗机构竞相布局，AI+数据成数字化转型核心引擎

演讲中，王中健博士首先指出，全球生物医药行业正掀起AI技术落地潮。以莫德纳（Moderna）为例，其通过大语言模型贯穿药物研发、临床试验到商业化的全流程，显著缩短新药上市周期。而拜耳2024年上线的生成式AI助手堪称行业标杆——该平台集成ChatGPT、Llama等模型，依托微软Azure云平台构建安全合规环境，实现医学文献分析、市场报告生成、审批流程自动化等功能，成为其数字化转型的核心驱动力。

国内药企的布局同样迅猛。复星医药推出PharmAID决策智能体平台，接入DeepSeek R1模型后，在药物研发、医学影像、精准医疗等领域实现效率跃升，并加速AI向营销、办公场景渗透；东阳光则将DeepSeek大模型全面接入HEC-Finder平台，推动文献分析、生产销售等环节的智能化。与此同时，中国生物、济民可信、百济神州等头部企业纷纷布局AI平台，形成从研发到商业化的全链条数字化能力。

医疗机构方面，全国近千家医院已部署AI模型，覆盖辅助诊疗、电子病历、用药推荐等场景。中山大学眼科中心联合华为发布的ChatZOC眼科大模型、瑞金医院与华为打造的“RuiPath”病理大模型，以及华西医院胡兵教授团队开发的“睿兵Agent”消化领域智能体，均通过融合临床经验与AI技术，实现健康管理、科研支持等功能突破。

二、医疗大数据与AI大模型：技术融合驱动产业升级

随后，王中健博士深入解析了医疗大数据与AI大模型的协同效应。他指出，在国家数据局推动下，数据交易所、挂牌交易机制逐步完善，医药数据资产化进程加速。医疗大数据包含临床诊疗、基因测序、药物研发等多个维度，知识工程系统（KES）作为数据转化核心工具，已在医药领域实现多场景应用。随着Transformer架构的突破和DeepSeek R1等开源模型的普及，AI技术已进入普惠发展阶段。

然而，医疗场景的复杂性对技术提出了更高要求。当前，仅有电子病历、医学培训等技术要求相对低的场景应用技术度较高，而辅助诊疗、疾病预测等高价值领域仍需突破。王博士强调：“大模型的能力提升与成本下降实现了技术平权，但医疗行业的特殊性要求我们更关注数据的专业性与场景的适配性。”

三、数据+AI重塑医药营销：五大核心赋能场景

针对制药企业研发成功率下降、成本回收压力增大的痛点，王中健博士提出，AI与大数据正通过五大维度重构医药市场营销模式，实现降本增效与精准决策：

1. 药品市场潜力洞察：结合传统调研与AI分析，量化评估目标治疗领域及产品的市场潜力。通过估算市场规模、发现市场特点（如未被满足的临床需求、竞争格局），为产品立项与资源分配提供科学依据。

2. 产品定价及医保准入：构建以数据为核心的定价与准入策略，适应医保动态调整趋势。基于药品疗效、成本效益及同类产品对比制定差异化定价，并利用真实世界数据（RWD）、医疗大数据及KOL访谈证据，加速医保准入进程。

3. 洞察患者就诊路径，精准制定市场策略：通过大数据分析患者就诊行为，细分目标群体，制定差异化营销策略并提供个性化推广方案。同时，进行地域性竞争分析，根据医院市场规模和竞争格局优化资源配置。持续跟踪市场数据，利用大数据技术及时发现潜在机会，动态调整策略以提升营销效率。

4. 快速便捷获取市场知识：通过AI工具提升市场信息获取效率。快速提炼政策、竞品、技术趋势等关键信息并生成结构化报告；基于学术影响力等维度筛选并评价关键意见领袖（KOL）；自动提取文献核心观点以支持证据链构建。

5. 助力市场推广：协助训练推广人员，基于大模型搭建AI对练培训助手，模拟场景并输出专业报告，助力企业批量培养优秀销售人员。自动整理销售数据与客户反馈，优化话术与策略，提升推广团队专业化水平。

四、摩熵数科技术架构与落地路径：从模型优化到场景赋能

演讲最后，王中健博士介绍了摩熵数科以“RAG检索增强生成架构”为核心的技术体系：通过集成行业大模型与私有知识库，提升数据输入的精准性，并支持企业接入本地数据与定制行业知识库，确保信息调用的安全性与专业性。

在此基础上，依托垂类微调（SFT）技术，企业可利用自有数据对模型进行针对性优化，有效降低“模型幻觉”风险，确保医药领域专业输出的可靠性。最终通过智能体开发，将AI深度嵌入业务场景，打造出可辅助医生诊疗、优化药企营销的智能助手，推动AI从工具属性向“智能伙伴”进化，全面增强用户粘性与业务协同效率。

为满足企业AI落地需求，摩熵数科为企业量身定制全面的数据解决方案，涵盖大模型语料服务、产业API数据服务等多元化内容。同时提出“五步走”策略，涵盖从模型部署到智能体开发的完整路径。模型部署阶段，提供私有化部署与插件式接入，兼顾安全性与便捷性；本地知识库构建阶段，打通企业内部数据，沉淀行业经验；行业知识库定制阶段，结合RAG技术实现精准推理；垂类微调阶段，利用自有数据优化模型，提升垂直领域性能；最终通过智能体开发，打造贴合业务场景的AI助手，形成“技术部署-知识沉淀-场景深化”的完整闭环。

此次研讨会的成功举办，为医药行业的数字化转型搭建了一个高效的交流平台，与会者深入探讨了AI与数据技术在医药领域的应用前景和挑战，为推动医药行业的创新发展注入了新的动力。未来，摩熵数科也将持续致力于为医药企业提供更优质、高效的AI解决方案，助力行业实现数字化转型与升级。

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