在生物制药行业飞速发展的当下，人工智能（AI）技术正成为行业变革的关键力量。从药物研发的早期靶点发现，到生产流程的优化，再到质量控制的精准管理，AI的应用贯穿了生物制药的全生命周期
，并大幅提升制药行业的效率和成功率。
同时，随着AI技术的发展和普及，其
应用场景也日益丰富，为生物制药行业带来前所未有的机遇。
近期，国产AI
Deepseek更是火出圈，引起了广泛关注。而在
医药圈，
恒瑞率先打响“接入战”
，宣布全面接入Deepseek，
并将其直接纳入绩效考核，可见对其重视程度。随后，
信达生物也宣布
接入DeepSeek
。
另外，医疗赛道的巨头们紧随其后，包括方舟健客、医渡科技、鹰瞳Airdoc、万达信息等数字医疗领域的头部企业先后官宣接入DeepSeek，推动AI医疗加速落地。
全面拥抱AI的时代已经到来！
鉴于此，生物制品圈打算组织一场主题为“
智驭未来：AI在生物制药领域的实战应用分享
”的线上活动。本次活动旨在为生物制药领域的专业人士搭建一个交流与学习的平台。通过
召集那些已经在使用AI辅助工作的生物制药行业从业者们，
分享其在使用DeepSeek、Kimi、豆包
等AI工具在实际工作中的应用案例
，我们希望帮助从业人员更好地理解AI技术如何助力生物制药的研发、生产与质量控制
等，借此
促进知识共享，激发更多创新思维，推动AI技术在生物制药领域的广泛应用，助力行业迈向智能化、高效化的新阶段。
1、
主题：
智驭未来：AI在生物制药领域的实战应用分享
2、时间：
2025年3月3日-7日晚上（具体时间视报名情况定）
4
、参与人员：
生物制药行业从业者，包括研发/生产/质量管理人员，生物医药研发企业、科研院校和监管机构人员
5、
活动要求：
报名
分享者需准备15
-20min的分享内容（主要分享在工作中个人AI应用的实战经验，包括使用的AI工具、
应用场景、操作流程及效果），需有PPT或操作展示
6
、报名方式：
扫描二维码/点击“阅读原文”
,填报个人信息，仅限生物制药行业人员，本活动采用审核制，名额有限，最后以邮件确认为准。
为了确保活动内容丰富、针对性强，并能有效促进领域内从业人员的交流与启发，在此列出一些AI在生物制药领域中的具体应用场景，抛砖引玉，供大家参考及启发思路。
文献资料翻译与分析：
快速翻译外文文献，提取文献的核心内容及关键信息，进行分析整理。
实验设计与数据分析：
在设计实验时，提供实验目的和大致方向，让AI提供实验设计的建议，包括实验方法选择、样本量计算、对照组设置等。完成实验后，将数据提供给AI进行初步的数据分析，或者提供分析方法让其帮助分析解读。
科研论文或报告撰写：
在撰写研究报告、实验报告或项目汇报时，可让AI辅助拟大纲框架、检查语法错误、逻辑连贯性等问题，并提出修改建议；快速制作PPT及图片等。
申报材料撰写:
①智能选题与立项依据重构,利用AI构建跨学科的知识图谱，实时抓取相关领域资助项目数据，自动生成研究趋势链，从学术价值和应用价值两个维度增强论证；②研究方案优化，开发基于蒙特卡洛树搜索的科研路径规划器，输入关键科学问题，自动生成多种可行性对比方案，并构建虚拟实验环境预演方案实施过程。如DeepSeek的AI技术视角切入国家自然科学基金申报书，通过“全维度智能科研伙伴”系统，实现从选题到成稿的全流程赋能。
专利申请：
帮助梳理技术思路，比如科研人员发现了一种新的药物分子，AI可以帮助分析这种分子的结构特点、作用机制，以及它与其他已知药物的差异，让科研人员更清楚自己的发明到底“新”在哪里；此外，AI还可以辅助撰写专利说明书、优化权利要求、检索现有技术、预测专利申请的成功率以及给予专利布局建议等。
靶点发现与验证：
①
多组学数据分析，整合基因组、蛋白质组数据，利用深度学习预测疾病关联靶点（如AlphaFold预测蛋白结构）；②知识图谱构建，通过自然语言处理（NLP）挖掘文献、专利，构建靶点-疾病-药物关系网络；③虚拟筛选加速，用AI模型替代传统分子对接，快速筛选百万级化合物库，缩短初期候选药物发现周期。
分子设计与优化：
①
生成式AI分子生成，利用GAN、强化学习生成满足特定性质（如活性、溶解度）的新化合物；②ADMET预测，通过机器学习预测化合物的吸收、代谢、毒性，减少动物实验需求；③专利规避设计，AI分析现有药物专利，生成结构差异化的分子以避免侵权。
临床前研究：
①
数字孪生替代动物模型，AI模拟器官/组织反应，预测药物在体内的代谢路径；
②
高内涵筛选自动化，计算机视觉分析细胞显微图像，自动识别药物作用效果；③毒性预测，集成多源数据训练模型，预测化合物对肝、肾的潜在毒性。
临床试验：
①
患者分层，AI分析电子健康记录（EHR），精准招募目标患者群体；
②
试验设计优化，强化学习模拟不同试验方案，选择最优剂量组和终点指标；
③
不良事件预警，实时监测患者数据，预测并提前干预可能的副作用。
图1. AI在药物研发过程中的应用概览。
药物开发流程包括多个关键阶段，如生物标志物和靶点识别、药物发现、临床前研究、临床试验、监管机构审查以及上市后监测。AI技术几乎在所有这些阶段都具有潜在的应用价值。CMC 指化学制造与控制；DMPK 指药物代谢与药代动力学。
（来源于Nature Medicine：Artificial Intelligence in Drug Development）
工艺开发与优化：
①
如细胞培养参数优化，机器学习动态调整温度、pH值，提高抗体表达产量；②纯化工艺建模，AI预测层析柱性能，优化洗脱条件，减少试错成本；③连续生产监控，实时分析传感器数据，自动纠偏保障生产连续性。
设备与生产管理：
①
预测性维护，AI分析设备振动、温度数据，提前预警故障（如离心机异常）；②清洁验证自动化，计算机视觉检测设备表面残留物，替代人工检查；③能耗优化，AI动态调控厂房空调、照明系统，降低生产成本。
供应链与物流：
①
动态库存管理，基于需求预测模型，自动调整原料采购计划；②冷链运输监控，AI结合物联网数据，实时优化运输路径并预警温度异常；③生产排程优化，应对紧急订单时，AI快速生成最优排产方案。
质量分析：
①
数据分析与预测，AI可以分析大量质量数据，快速发现问题和缺陷，预测潜在质量问题，从而提前采取措施；②实时放行检测，在线光谱数据结合AI模型，即时判断批次质量（如NIR光谱分析含量）；③异物检测，计算机视觉识别注射液中的微粒杂质，准确率超人工检测；④稳定性预测，机器学习预测药物在不同储存条件下的有效期。
文件与合规：
①
文件生成与审核，AI可以自动生成和审核质量控制文件，包括标准操作规程（SOP）、质量报告、验证文件等。通过自然语言处理技术，AI能够根据输入的信息生成符合规范的文档，并自动检查文档的完整性和准确性。
②
合规性检查，AI能够快速检查文件是否符合法规要求，例如FDA的CGMP（动态药品生产质量管理规范）等。③数据完整性与管理，AI可以确保数据的完整性和准确性，这对于质量控制和合规性至关重要。AI可以自动检测数据中的异常和错误，并提供预警。④风险预警与预测，AI可以分析历史数据和实时数据，预测潜在的质量风险，并提前采取措施。这有助于减少质量问题的发生，提高生产效率。⑤智能监控与维护，AI可以结合传感器数据，对生产设备进行智能监控和维护，确保设备的正常运行，减少故障停机时间。
风险管理：
①
偏差根源分析，知识图谱关联生产数据，快速定位偏差原因（如原料批次问题）；
②
投诉处理，NLP分析患者投诉文本，自动分类并触发调查流程。
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