2024生成式人工智能GenAI在生物医药大健康行业应用进展报告-理特咨询-202405.pdf
这份报告深入探讨了生成式人工智能（GenAI）在生物医药大健康行业的应用进展，涵盖了技术概述、应用场景、挑战与展望以及落地建议。
**第一部分：GenAI技术进展概述**
报告首先介绍了GenAI的应用进展，定义了GenAI技术及其背景，即通过人工智能自动生成新内容，区别于传统AI的识别和预测。随后，报告列举了GenAI在文本生成、图像生成、音视频创作与生成、电影与游戏、代码生成等领域的应用案例。
GenAI应用的关键技术包括模型训练、微调、检索增强生成（RAG）和提示词工程。其中，模型训练构建AI的基本能力；微调使模型适应特定任务；RAG通过整合外部知识库增强模型，提高准确性；提示词工程则通过设计提示来引导预训练模型。
**第二部分：GenAI在生物医药大健康行业主要应用场景总览**
报告详细阐述了GenAI在生物医药大健康行业的应用，包括药物研发、临床研究、上市及商业化和临床疾病诊疗四大方面。
* **药物研发：**涉及靶点发现与验证、分子生成、中医药研发等，GenAI加速药物发现和设计进程。
* **临床研究：**包括临床试验中心筛选、监管合规、药物选择及患者入组、临床研究方案设计和试验报告生成等，GenAI优化临床开发的多个环节。
* **上市及商业化：**主要体现在学术推广及患者教育等方面，GenAI增强医学营销推广效率。
* **临床疾病诊疗：**包括诊前、诊中和诊后，GenAI改善患者诊疗体验。
**第三部分：GenAI在生物医药大健康行业的挑战、展望及落地建议**
报告指出了GenAI在生物医药大健康行业面临的挑战，包括数据合规性、符合医学逻辑、数据安全性、监管合规性以及内部利益的协同。
未来展望方面，GenAI在生物医药大健康行业将呈现商业化进程提速、应用场景多元化与合规监管增强三大趋势。
落地建议包括：
* **目标锚定，小步快走：**明确目标，选择高性价比的应用方式，从而更好地评估ROI。
* **顶层设计，数智思维：**将GenAI纳入数字化进程，制定有效的风险管控机制。
* **能力构建，组织提质：**构建私有化部署的企业级GenAI平台，并提升团队的专业知识。
* **合作共行，优势互补：**选择合适的合作伙伴，企业可锚定自身所需，通过小步快走先试先行，逐步挖掘的GenAI的应用潜力，建立人机协同的多层智能知识平台。
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