张峰《AI赋能医药行业—DeepSeek驱动创新研发与精准营销》

Deepseek助力药企实现全链条智能化升级

主讲：张峰老师

【课程背景】

在AI人工智能浪潮席卷全球的当下，人工智能（AI）技术迅猛发展（如DeepSeek大模型）在医疗领域的应用加速推进，从临床诊疗、患者服务到医院管理，逐步实现全场景智能化转型。在全球医药产业加速向 “数据智能驱动” 转型的背景下，人工智能技术（如大语言模型、生成式AI）正深度渗透药物研发、生产、供应链及营销全链条。本课程聚焦医药行业核心痛点：

l研发效率瓶颈：传统药物研发周期长达10-15年，AI驱动的AIDD（人工智能药物发现）可实现靶点预测、分子生成等关键环节的效率跃升。

l数据孤岛难题：药企内部研发、生产、市场数据割裂，导致供应链协同效率低下。

l合规风险挑战：医药数据隐私保护要求严苛，欧盟《AI法案》与中国《数据安全法》对AI模型可解释性、数据匿名化提出明确要求。

据麦肯锡数据显示，AI可将药物发现周期缩短40%-60%，临床试验效率提升30%以上。DeepSeek凭借其卓越的算法性能、本地化部署能力和开源生态优势，已在多家综合医院和医药企业落地应用。

【课程收益】

全面认知：掌握DeepSeek在医药企业中的核心应用场景与技术原理。

实践方法：学习如何将DeepSeek融入医药研发、临床诊疗服务全流程。

风险防控：了解数据安全、伦理合规及责任划分的关键要点。

前瞻视野：预判AI技术未来在医药领域的发展趋势与政策导向。

决策支持：通过案例分析与互动讨论，制定符合本企业需求的AI实施策略。

人才培养：医药人员的数字化思维和创新意识，为医药智能化转型升级贡献力量。

【课程特色】

·真场景：所有案例均来自医药企业实践和应用案例

·强实操：实操演练专用AI工具快速实践落地

·重合规：符合法律法规的相关标准内容

【课程对象】药企CE/CT、研发总监、供应链负责人、市场部高管、医药投资机构代表

【课程时间】0.5天（6小时/天）

【课程大纲】

一、认知重构：AI驱动医药产业变革的战略逻辑

1）全球竞争格局重塑

(1) 全球竞争市场格局的巨变

(2) 百年未有之大变局影响深远

(3) 国家数字化转型和智能化顶层设计

(4) “人工智能+”成为中国国家战略

2）技术范式革新

(1) 生成式AI与大模型在医药领域的颠覆性价值

(2) AI替代的旧职业和AI创造的新职业

3）商业生态重构

(1) 新转变带来新思路，新营销带来新机遇

(2) AI开启智能商业模式新时代

(3) 药企从 “产品供应商” 向 “健康解决方案服务商” 的转型路径

二、DeepSeek模型概况——掌握DeepSeek模型特点与应用方法

1)DeepSeek概述

(1) DeepSeek的起源与初心

(2) DeepSeek的3大核心技术与优势

(3) DeepSeek的3大模式的特点

2)DeepSeek的部署方法

(1) DeepSeek的3种部署使用方法及技巧

(2) DeepSeek的本地化部署的要求

3)DeepSeek的使用方法

(1) DeepSeek的4种使用方法及技巧

(2) DeepSeek的2种模型的正确使用

4)DeepSeek在全球人工智能领域的发展

(1) DeepSeek的全球发展与挑战

(2) DeepSeek商业化场景与应用的阻碍

5)DeepSeek在商业化领域的探索与案例

(1) 人工智能常见的3种商业变现方式

(2) DeepSeek商业化的成功案例

三、DeepSeek模型医疗和医药领域的应用与案例——在医疗和医药场景下的应用效率

1)DeepSeek在医疗领域的应用价值探索

1) 提升医疗信息检索效率

2) 辅助医学研究与检测

3) 优化患者服务与体验

4) 提升医疗科学诊断决策

5) 医疗系统管理智能化升级

2)DeepSeek在医院中的未来发展趋势和展望

1) 临床决策支持系统：辅助医生制定诊疗方案

2) 医学知识库建设：整合与挖掘海量医学文献

3) 患者服务优化：智能导诊、在线咨询等

4) 医疗管理与科研：数据分析、趋势预测等

3)DeepSeek在医药领域的核心应用

1）药物研发智能化

AIDD 技术全流程解析：靶点预测→分子生成→活性筛选→成药性优化

百度飞桨针对医药研发临床试验的产品

2）临床试验加速

虚拟临床试验仿真数据应用与大模型设计。

AI 模拟药物在体内的代谢过程、药代动力学和药效学特性，预测药物的安全性和有效性，为临床试验提供有力支持。

3）供应链与生产优化

智能采购系统：优化供应链管理，成功应对市场波动，减少了库存积压和缺货现象。

生产过程优化：运用AI技术实时监控生产过程中的关键参数，实现自动化控制和质量检测，提高生产效率和产品质量。

4）精准营销与服务工具管理

基于AI用户数据分析策略的营销

基于AI分析海量医药市场数据，挖掘潜在市场需求和发展趋势

智能化培训工具提升医药渠道营销能力

四、风险防控——数据安全与合规框架构建

1)医药数据治理

数据质量和治理技术与本地化部署方案

医药数据分析与应用场景

2)伦理与法律合规

AI 模型可解释性技术与责任划分机制

伦理监管与安全性评估

3)算力与基础设施

混合云架构下的算力资源弹性调度

腾讯云在医药企业服务优化中的应用前景

授课老师

张峰（AI智能）老师的课程大纲