大模型帮助医药行业搭建知识图谱丨创新场景

图片系AI生成

痛点

对于传统医药企业而言，药品研发的全流程是一个即费时，又费力的过程，但是在AI大模型的加持下，医药代表可以用更快的速度、更高的效率完成这些环节的工作，从而实现降本增效。

首先，HCP（医疗专业人员）寻证费时费力，HCP人员在研究使用药物时，需广泛搜寻研究文献、药品指南、用法说明、临床数据等，以获取充分的使用依据，并根据研究方向与患者具体状况制定策略。这一过程涉及海量文献的查阅与经验总结，极为耗时且劳动强度大。

其次，HCP人员文献见解无法传承且效率低下，HCP人员在文献研读上高度依赖个人经验和专业水平，导致企业难以系统性积累和传承文献解读的资产，加之文献内容繁复，常规阅读方式效率欠佳。

最后，医药代表培训成本高，医药代表培训专业内容多且严谨，初级医药代表很难快速上手。

解决方案：

对此，大模型帮助医药行业搭建知识图谱丨创新场景某医药制造公司与神州数码共同启动了“生成式AI与业务智能化场景建设实施性研究项目”，旨在探索生成式AI技术在降低成本和提高效率方面的应用。在知识治理方面，引入了自动化标注模型，极大简化了企业私域知识的整理与应用。

成效：

目前，除了药物研发和智能制造外，“神州问学”不仅能够提供AI应用落地实施服务、相比原厂实施成本更低，而且还支持开箱即用、累积了丰富的大模型工程经验、与企业共创将企业特色业务运行在问学平台上等多重价值，更能匹配企业的实际场景需求。通过智能化解决方案，公司内部销售知识库资料整理流程得到了显著优化，有效节省了时间并提高了工作效率和质量。

在治理医药行业客户的海量医疗文档治理场景，通过平台的文档布局拆解工具和专业训练模型，将人工干预的文档量从46万份减少至1000份以内，实现了知识治理的自动化飞跃。

「关于创新场景50」

场景不是案例，它更加精准、也更加抽象。数字化就是创新场景的不断叠加和迭代。

在此背景下，钛媒体重磅推出「创新场景50」评选，每年遴选并解读50个全行业与业务深度融合的创新性场景及其解决方案，并在钛媒体年度上隆重颁奖、深度交流。

目前场景正在征集中，更精准的解读、更广泛的曝光、更强大的品牌势能，欢迎你提出问题，更欢迎你留下解决的方法和工具。