恒瑞全面拥抱DeepSeek！AI技术如何引爆医药行业数字化转型新范式？深度解析技术、创新与挑战、从炒作到落地

引言：恒瑞的AI宣言，医药行业迎来“智变”时代

春节复工首日，恒瑞医药一纸红头文件震动行业——全集团及子公司全面启用DeepSeek人工智能系统，目标直指“效率革命”。这一决策不仅是中国药企数字化转型的里程碑，更折射出AI大模型技术从Pilot走向医药行业产业规模化的重大跨越。

(三)及时反馈与改进。在实施过程中，应及时总结经验，反馈问题，公司信息部门将提供技术支持，确保应用工作顺利开展。

恒瑞在文件中明确：“DeepSeek将覆盖全业务场景，优化流程、降本增效，推动管理智能化。”而这一战略背后，是AI技术对医药行业的深度渗透：从药物研发的“十年磨一剑”到AI加速的“智能筛选”，从传统供应链的“人盯数据”到AI驱动的“预测式管理”，一场由技术驱动的行业重构已悄然拉开序幕。

一: DeepSeek创新技术解码——医药行业的“AI大脑”如何运转？

• DeepSeek与其他大模型的差异化以及对企业级AI市场的影响

• DeepSeek的技术分析、功能测试以及个人PC机安装指南
  

DeepSeek作为中国自主研发的大语言模型，在技术架构、训练策略、中文化、开源生态、应用场景等方面展现出多项创新，与ChatGPT、Llama等主流模型形成差异化竞争，更高性价比，相信这也是恒瑞全面推动DeepSeek应用的主要原因。以下是其核心创新点的综合分析( Deepseek生成，人工编辑 )：

1. 混合专家架构与动态资源优化

• MoE（混合专家）框架 ：DeepSeek采用混合专家架构（MoE），将模型划分为多个子专家网络，通过动态路由机制选择最相关的专家处理任务。例如，DeepSeek-R1模型包含6710亿参数，其中370亿参数动态激活，显著提升了计算效率并降低了资源消耗。

• 长上下文处理能力 ：支持高达256k tokens的上下文窗口（ChatGPT为128k），适用于长文档总结、复杂对话追踪等场景。

• 多标记预测与负载平衡 ：通过同时预测多个标记（Multi-token Prediction）和自动负载均衡技术，提升响应速度与准确性，减少资源浪费。

2. 训练效率与成本控制

• 低成本训练技术 ：采用FP8训练优化和高效GPU集群调度，DeepSeek-R1训练成本仅550万美元，远低于ChatGPT的5亿美元。例如，其训练耗时55天，使用2048块Nvidia H800 GPU，成本效益显著。

• 强化学习后训练 ：在无监督或极少量标注数据的情况下，通过强化学习提升推理能力，实现类似人类的“思路链”问题解决能力。

• 知识蒸馏技术 ：将大模型能力迁移至小模型（如DeepSeek-R1-Distill系列），降低部署门槛并保持高性能，推动小模型发展。。

3. 垂直领域与中文场景深度优化

• 行业知识库融合 ：整合金融、医疗、法律等专业数据，推出行业专属模型。例如，在医疗领域支持影像分析和病历理解，在金融领域实现财报解读和风险预测。

• 中文语义理解优势 ：中文语义准确率达92.7%（ChatGPT为89.3%），支持中文古典文学解析和8大方言识别，满足本土化需求。。

• 本地化服务与合规性 ：针对中国市场提供私有化部署方案，符合国内数据隐私政策。

4. 开源生态与灵活部署

• 完全开源策略 ：DeepSeek-V3等模型代码和训练数据全面开源，吸引开发者社区参与优化和二次开发，形成技术生态。

• 本地化运行支持 ：通过Ollama框架支持本地设备部署，增强隐私保护并减少对云服务的依赖 6 。

• 高性价比API服务 ：API定价仅为ChatGPT的1/5（例如每百万输入tokens费用1元），大幅降低企业接入成本。

5. 应用场景扩展与创新功能

• 深度思考与联网搜索 ：提供多步骤推理的“深度思考”功能，并通过联网搜索整合实时信息（主要依赖国内数据源）。

• 多模态探索 ： Deepseek除夕发布多模态大模型Janus-Pro(技术深度解析)并限制海外新用户注册 。

  
  

  
  

  

  
  

  AI技术路线分连接主义和符号主义，由于大模型是概率生成模型，DeepSeek也无法避免产生“幻觉-一本正经的胡说八道”的问题以及缺乏可解释性，运维比较困难，这个问题在强合规循证要求比较高的医药场景中应用落地时会有很大挑战。而知识图谱技术是符号主义，具备可解释性，只是构建和运维成本较高。实际落地时，我们需要考虑综合两者的优缺点，平衡合规要求和落地应用价值，实现高性价比的可端到端解决业务效率问题的解决方案。

  
  

• 举例。当我问deepseek“恒瑞全面引入deepseek的主要原因是什么”时，前面的介绍洋洋洒洒，看起来还不错。最后一条说“ 恒瑞参与CMAC医学事务生成式AI联盟 ”，然而恒瑞并没有参加我们联盟，这就是deepseek产生的典型幻觉问题。 CMAC前线报道|CMAC医学事务生成式AI联盟正式成立，柯基数据CEO吴刚担任负责人！

  

  

  

  
  

  原文： https://www.163.com/dy/article/JNQHV2OL0511U82T.html 并没有相关信息

  
  

  

行业应用：DeepSeek AI大模型如何改写医药规则？

总结了一下可能的应用场景和成熟度，详细也可以从文章最后的进展报告了解

第二部分：AI+医药——数字化转型的“爆发点”真的来了吗？

2.1 爆发点的四大因素

2.2 药企转型的“四重变革”

• 研发范式重构 ：从“试错式实验”转向“数据驱动设计”，AI可缩短新药研发周期30%-50%。

• 临床研究智能化 ：AI驱动的临床研究方案生产、报告撰写、患者招募匹配、合规监管、中心筛选情报分析。

• 合规学术营销 ：通过合规的的营销升级。 智慧升级！医学知识助手“e晓智”全新升级，探索学术无限可能丨吉智探秘

• 患者个性化健康管理： 以患者为中心，通过AI系统实时监测提供个性化营养健康和护理等管理，提高患者依从性。

  厦门·护理信息大会|首都医科大学与柯基数据合作的NursGPT项目顺利启动！

  柯基数据与中疾控慢病中心滨海研究院正式成立“大健康人工智能联合实验室”

  
  

  
  

2.3 恒瑞的“全员AI化”启示录

• 顶层设计先行 ：董事长直接挂帅，将AI应用纳入集团战略，确保资源倾斜。

• 场景化落地 ：要求每个部门提交“AI改造清单”，例如质控部门需明确如何用DeepSeek替代人工抽检。

• 考核硬约束 ：2025年起，部门负责人KPI中AI贡献度占比不低于20%，未达标者一票否决晋升。

  
  

第三部分：落地方法论——药企如何跨越AI转型落地的“鸿沟”？

3.1 四步走路径

1. 诊断痛点 ：通过内部调研识别高价值场景（如研发周期长、学术推广合规加强）。

2. 小步快跑 ：选择1-2个场景试点，例如用AI优化临床试验患者招募流程。

3. 组织适配 ：设立跨部门AI协作组，打破“技术部门主导，业务部门旁观”的僵局。

4. 规模化复制 ：将成功经验标准化，快速推广至全公司。

• 知识中台 ：搭建统一的数据平台和API接口，降低各部门接入AI系统的技术门槛。

  
  

• 人才梯队 ：内部培养“懂业务的AI工程师”与“懂AI的业务专家”，与深扎医药行业的供应商合作共赢，引入相关培训和研讨会， 业务与数字化团队都要理解技术的优势及限制，才能扬长避短，实现场景落地。

  
  

3.3 避坑指南：那些血泪教训

结语：AI不是药神，但它是这个时代的“新处方”

恒瑞的DeepSeek实践揭示了一个真理：AI不会取代药企，但会用AI的药企必将取代不用AI的竞争者。当“硅基智能”与“碳基生命”深度交融，医药行业的未来图景已清晰可见——那是一个更高效、更精准、更普惠的智能医疗时代。而今天，这场变革的按钮已经按下。

3.4 AI数字化转型咨询&培训：

提供从咨询、培训到产业化落地、医学内容生产到运营推广全生命周期服务。已经帮助十余家国内外头部医药大健康、营养保健企业实现AI多场景落地。

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