人工智能(AI)技术在医药行业的应用日益广泛且深入。从特药药房的患者精细化管理到制药企业的数字化转型，AI技术正逐步改变着医药行业的运营模式和服务方式。本文汇集了企业网D1net 2025全国CIO大会上多位医药行业企业CIO及IT高管的前沿观点、实践经验，综合梳理了医药行业AI应用的现状、创新实践及未来展望，以期为医药行业的AI应用提供参考和借鉴。(为脱敏起见，以下所有企业的真实身份已经隐去)

AI在特药药房的应用

特药药房是专门经营特药或新特药的药房，这类药房与日常生活中常见的药房不同，它们主要服务于重病和疑难杂症患者，如小细胞肺癌、乳腺癌、血液病等。

这些药房不仅提供高值药品和紧急药品的配送服务，还承担着患者管理和医生服务的重要职责，确保患者能够及时得到药品并接受良好的治疗。

为整合全国药房资源，提升运营效率和服务质量，某医药企业建立了统一的特药平台。该平台采用中台架构，通过物联网等方式与各地药房的ERP系统打通，形成一个一体化的患者管理平台。平台不仅实现了主数据管理、病种管理、供应链管理等功能，还对接了保险、医生工作室等，进一步增强了服务能力。

具体而言：

主数据管理：对病种、药品名称、适应症等关键信息进行统一管理，确保数据的准确性和一致性。

病种管理：根据疾病类型和严重程度进行分类管理，为患者提供个性化的治疗方案。

供应链管理：优化药品采购、库存管理和物流配送流程，确保药品的及时供应。

患者管理：通过数字化手段记录患者的用药情况、不良反应等信息，为医生提供决策支持。

患者审核：传统上，药师需要手动审核病人的文件以确定是否符合医保支付条件，这一过程繁琐且容易出错。引入AI技术后，通过OCR识别和AI+知识库辅助审核结果，药师可以快速准确地判断病人是否符合支付条件。具体而言，药师将病人的文件拍照上传到系统中，OCR技术将图片中的文字识别为结构化数据，然后AI系统根据知识库中的规则对结构化数据进行审核，判断是否符合支付条件。这种方法大大提高了审核效率和准确性，减轻了药师的工作量。

库存管理：AI技术可以根据历史销售数据和市场需求预测未来的药品需求，从而优化库存水平，减少积压和缺货现象。同时，AI还能实时监控库存状态，及时提醒补货，确保药品的充足供应。

供应链优化：通过AI技术，能够实现对供应链的优化调度。例如，根据患者的地理位置和用药需求，AI可以规划最优的配送路线，减少运输时间和成本。此外，AI还能与供应商进行智能谈判，争取更优惠的采购价格，降低采购成本。

AI在制药企业的应用

多家制药企业积极响应数智化转型的号召，聚焦于AI数字人、AI音乐、AI出图、AI文案等前沿板块，与电商部、市场部紧密合作，共同推动AI技术在产品设计、品牌营销等方面的应用。

企业A：在AI应用方面进行了广泛探索，包括客户画像分析、通过自然语言与语音提交出差申请、智能体辅助创作、审批系统与错误处理等。通过AI技术，能够更精准地理解客户需求，提升销售效率;同时，简化了内部流程，提高了工作效率。

企业B：侧重于AI在品牌营销方面的应用。具体应用场景包括：

AI出图：制药企业利用AI技术设计产品包装、宣传海报等，提高设计效率和质量。例如，通过AI出图技术设计了多个系列主题封面，这些设计不仅美观且富有文化内涵，上市后获得了消费者的广泛好评。

AI数字人：制药企业引入AI数字人作为产品代言人或直播带货主播，提高品牌知名度和营销效果。AI数字人不仅可以24小时不间断直播带货，还能精通多国语言，拓展国际市场。

AI音乐与文案：制药企业利用AI技术创作广告歌、营销文案等，丰富品牌传播形式，提升品牌影响力。同时，利用AI软件撰写日常营销文案，提高了文案撰写效率和质量。

安全防护与合规性

在AI应用过程中，制药企业高度重视安全防护和合规性。他们通过以下措施确保数据的安全性和合规性：

本地模型与公有云模型选择：根据数据的安全性要求选择合适的模型进行部署。对于敏感数据，采用本地模型进行部署;对于非敏感数据，可以采用公有云模型以降低成本。

数据权限管控：对知识库、文档、数据库表和字段进行细颗粒度的权限管控，确保只有授权人员才能访问敏感数据。

沙箱检测：对上传的附件进行安全检测，防止木马等恶意软件的攻击。通过沙箱环境对附件进行隔离执行和检测，确保附件的安全性。

问答质检：定期让模型运行答案并与验证数据进行比对，防止知识库攻击和模型微调带来的风险。通过问答质检机制确保AI系统的回答准确性和合规性。

同时，制药企业还利用AI技术进行合同合规审核、仓库现场监控等，降低合规风险，提升运营效率。例如，通过AI技术自动提取合同中的关键信息并进行合规性审核;利用AI分析仓库摄像头拍摄的图片发现货位摆放混乱、消防器械缺失等问题并及时推送信息给相关保管人员。

AI在医药行业的未来展望

未来，医药行业将继续深化AI在各个业务环节的应用。具体而言：

药物研发：AI可以加速分子结构模拟和论文摘要生成过程;通过分析大量生物数据发现新的药物靶点;优化临床试验设计提高研发效率。

临床试验：AI可以辅助患者招募和数据分析工作;通过智能匹配算法快速找到符合试验条件的患者;利用AI技术对试验数据进行实时监控和分析确保试验的准确性和可靠性。

提升患者服务质量：AI可以提供个性化的健康管理建议和用药提醒服务;通过智能问诊系统为患者提供初步的诊断和治疗建议;利用AI技术进行患者随访和效果评估提高治疗效果和患者满意度。

降低运营成本：AI可以自动化处理大量重复性工作如数据录入、报表生成等;通过智能分析算法优化资源配置和流程设计降低人力和物力成本;利用AI技术进行风险预警和防控减少潜在损失。

同时，AI还将促进医药行业与其他行业的跨界融合如与元宇宙、AI电商出海等新兴领域的结合为企业带来新的增长点。例如通过元宇宙技术为患者提供沉浸式的治疗体验;利用AI电商出海平台拓展国际市场等。

加强人才培养与团队建设

随着AI技术在医药行业的广泛应用加强人才培养和团队建设显得尤为重要。医药企业需要：

培养复合型人才：既懂AI技术又懂医药业务的复合型人才将成为未来医药行业的主力军。企业应加强与高校和研究机构的合作共同培养这类人才;同时鼓励员工参加相关培训和学习提升自身能力。

加强跨部门协作：AI技术的应用需要多个部门的紧密配合和协作。企业应建立跨部门协作机制促进信息共享和资源整合;同时加强团队建设提高团队凝聚力和执行力。

推动技术创新：企业应积极投入研发资源推动AI技术的创新和应用;同时关注行业动态和技术发展趋势及时调整战略方向保持竞争优势。

结论

AI技术在医药行业的应用已经取得了显著成效，并在特药药房管理、制药企业数字化转型等方面发挥着重要作用。未来随着技术的不断发展和完善，AI在医药行业的应用前景将更加广阔。医药企业应积极拥抱AI技术，深化应用场景，推动行业创新与发展;同时加强人才培养和团队建设，共同迎接AI时代的挑战与机遇。

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