AI大模型帮助医药行业搭建“知识图谱”丨创新场景
创始人
2024-05-31 19:21:01
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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,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。

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