在醫藥產業數智化轉型的時代浪潮中，政策與技術雙輪驅動行業變革。工業和信息化部等七部門出臺《醫藥工業數智化轉型實施方案（2025-2030年）》，該方案明確以AI賦能醫藥產業鏈各環節，規劃了涵蓋6大類方向、41個子場景的轉型藍圖，旨在推動AI與醫藥產業深度融合。

中軟國際模型工場聚焦行業痛點推出醫藥制造AI 應用解決方案。方案以“盤-治-訓-編-用-運”為建設思路，將AI 深度融入醫藥制造全流程，借助計算機視覺、自然語言處理、預測分析等技術，覆蓋研發、生產、供應鏈、質量管控等核心環節，打造智能化、數字化、合規化的醫藥工業新范式。

五大核心場景破解行業痛點 醫藥研發場景

醫學知識庫問答：醫學知識庫問答助手與臨床專病知識庫助手，提升科研數據標準化效率。

臨床試驗：eTMF 文檔管理、AE 不良事件識別等多個助手及 CRF 智能填寫功能，實現臨床試驗全流程自動化管理與風險監控，提升效率與安全性。

報告質控：對臨床試驗報告進行邏輯校驗與格式審核，確保報告合規。

科研助手：提供智能材料填寫、專業醫療翻譯及回顧性研究支持，助力科研全流程高效開展。

智慧營銷場景

企業經營數據分析：基于企業內外部多維度數據，支持自然語言查詢并生成可視化分析結論，輔助決策。

銷售助手：整合客戶情報分析、銷售談資生成及會議紀要功能，助力制定個性化策略并提升業務跟進效率。

智能陪練：通過動態劇本、數字人陪練與智能評估，提升銷售話術的知識留存率和實戰能力。

合同助手：AI驅動合同全流程，智能起草、精準審核、動態跟蹤，讓合同管理高效智能。
智能招采：AI生成招標方案，自動資格審核、精準匹配，賦能招采全程智能高效。

醫療服務場景

健康知識問答：整合體檢報告、生活習慣等數據，為用戶提供個性化健康建議和專屬管理方案。

輔助診斷：電子病歷助手生成病歷框架并糾錯，診前輔助助手收集癥狀信息，共同輔助醫生診斷，降低誤診漏診風險。

報告解讀：借助圖像識別與數據分析技術，快速解讀健康檢查報告，支持批量處理以提升效率。

放射診斷：檢查報告的術語和邏輯，提升放射診斷報告的準確性與審核效率，保障報告質量。

醫藥生產場景

藥品生產注冊助手與精益知識庫問答：提供工藝優化、注冊規范等全方位知識支持，快速解決實際工作難題以保障生產順利進行。

工藝優化知識問答：針對不同生產規模與設備條件，給出合適的規模化生產方案，提高藥品質量與生產效率。

質量管理場景

生產質量知識問答：沉淀生產質量標準與流程，助力質管人員快速獲取準確答案，確保質量管理規范化、標準化。

藥品質量回顧與優化：分析生產數據生成質量報告，找出潛在質量風險點與改進方向，助力持續優化質量管理體系。

客戶案例：浙江某醫學檢驗中心醫檢大模型項目客戶訴求

浙江某醫學檢驗中心為醫院、體檢機構提供第三方診斷及病理數據服務，當前面臨兩大痛點：一是檢驗報告指標多、分科細，跨學科解讀難易致誤診；二是醫生人工撰寫報告平均耗時20 分鐘，效率低制約服務質量與生產效率，亟需 AI 技術優化診斷流程。

解決方案

中軟國際基于NLP 大模型為其打造可信增強“醫檢大模型”，助力各業務部門開展“大健康報告解讀風險預測”場景的開發與優化，打造專病知識問答應用，進而大幅提高企業的生產效率和服務質量。

健康促進書智能生成場景：運用大模型訓練&推理 + 專業服務，輸入健康促進書部分章節內容，借助模型對檢驗數據、醫學知識的理解與處理，自動生成后續章節文本，解決報告解讀與輸出效率難題。

專病病例報告智能解讀場景：對專病特檢報告深度解析，輔助醫生應對大量問診需求，提升解讀準確性與效率。

客戶價值

效率大幅提升：閱片效率提升至＜2分鐘/份，且支持批量處理。

生成質量認可：健康促進書智能生成功能，經醫學專家評測，模型平均分達91 以上，保障輸出內容專業、準確，契合醫療業務需求。

解讀精準可靠：經醫學專家評測平均分達90 以上，有效降低誤診漏診風險，提升診斷服務質量，增強企業在第三方診斷、病理數據服務領域的競爭力。

未來，隨著大模型技術與醫藥行業知識的進一步融合，中軟國際將持續夯實“技術+場景”賦能體系，助力醫藥企業在數智化轉型浪潮中搶占先機，攜手醫藥企業共同譜寫醫藥工業高質量發展的新篇章，為人類健康事業做出更大的貢獻。