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藥企紛紛接入DeepSeek
醫(yī)藥行業(yè)從“試錯”轉(zhuǎn)向“預測科學”
2025-02-27 14:18:06
來源:中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)導報  作者: 孫立彬

? 孫立彬

近期,和眾多其他行業(yè)一樣,中國制藥行業(yè)也迎來擁抱DeepSeek的熱潮,包括上海復星醫(yī)藥(集團)股份有限公司(以下簡稱“復星醫(yī)藥”)、云南白藥集團股份有限公司(以下簡稱“云南白藥”)、江蘇恒瑞醫(yī)藥股份有限公司(以下簡稱“恒瑞醫(yī)藥”)、信達生物制藥(蘇州)有限公司、維亞生物科技(上海)股份有限公司等在內(nèi)的眾多企業(yè)紛紛宣布接入DeepSeek。業(yè)內(nèi)專家表示,DeepSeek正在引發(fā)醫(yī)藥行業(yè)從“試錯法”向“預測科學”轉(zhuǎn)變。

制藥企業(yè)熱情異常

一份名為《恒瑞醫(yī)藥管理總部文件》近日廣為流傳,恒瑞醫(yī)藥董事長孫飄揚親自發(fā)起,指示全面應用DeepSeek,涉及各部門、分公司、子公司。該公司還成立了專項工作小組,推動DeepSeek在藥物研發(fā)、臨床診斷等領域的落地。

復星醫(yī)藥則在自主研發(fā)的PharmAID決策智能體平臺上接入Deepseek-R1。該平臺構(gòu)建了覆蓋醫(yī)藥創(chuàng)新研發(fā)場景的全生命周期智能決策網(wǎng)絡,將在新藥分子結(jié)合點位預測、構(gòu)象預測、結(jié)合機制分析、毒理優(yōu)化、醫(yī)學寫作、臨床信息萃取等方面提升藥物研發(fā)效率,加速科研成果轉(zhuǎn)化。

中藥龍頭企業(yè)云南白藥發(fā)布消息稱,集團于2月9日結(jié)合工作實際,上線DeepSeek。據(jù)了解,目前云南白藥數(shù)字員工“白小柒”“重小樓”已接入DeepSeek,為員工提供企業(yè)內(nèi)部知識檢索、文案創(chuàng)作、輔助制定營銷方案等智能化工具,顯著提升了生產(chǎn)力和工作效率。

公開信息顯示,越來越多的藥企結(jié)合自身實際情況引入DeepSeek大模型,以提升在藥物研發(fā)、供應鏈優(yōu)化、公司管理等諸多方面的效率。

粵港澳大灣區(qū)精準醫(yī)學研究院原創(chuàng)新藥研究中心主任粟武表示,與其他AI模型相比,DeepSeek的優(yōu)勢在于開源和較低的使用成本;在執(zhí)行具體任務時能以更少的資源達到相近精度的結(jié)果。

除此之外,制藥企業(yè)紛紛接入DeepSeek的原因還源于該模型優(yōu)異的性能,例如領先的推理能力、完整的思維邏輯和卓越的模型性能。

為新藥研發(fā)帶來新變化

眾所周知,藥物研發(fā)過程投入大、耗時長,而在AI的助力下,新藥研發(fā)的效率將顯著提升。近年來,社會各界對AI可能給新藥研發(fā)領域帶來的革命性變化充滿期待,但AI 制藥成果大多還處于早期研究階段。DeepSeek能帶來哪些新變化呢?

粟武認為,在新藥研發(fā)領域,由于DeepSeek開源,研發(fā)人員就可以根據(jù)本企業(yè)的需求定制相應的工作模塊,并以企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)進行訓練,使相關的AI模型快速定向進化,助力特定研發(fā)任務的推進。

業(yè)內(nèi)人士表示, DeepSeek其底層技術(shù)已展現(xiàn)出改寫醫(yī)療范式的巨大潛力,比如其已經(jīng)大大解決了成本問題,憑借更為先進的神經(jīng)網(wǎng)絡,大幅減少了專家輸入的需求,進而提升工作效率。

此外,同類AI系統(tǒng)在基因治療、合成生物學、中藥現(xiàn)代化等領域的突破性進展,為DeepSeek提供了明確的技術(shù)參照系,通過其卓越的性能進行深度學習,有望模擬藥物與生物分子的相互作用,預測藥物的活性、毒性和代謝途徑等。這種預測能力不僅提高了研發(fā)成功率,而且為藥物的個性化治療提供了可能性。

技術(shù)落地面臨挑戰(zhàn)

當然,DeepSeek在新藥研發(fā)領域的應用還處于探索階段,還有很長的路要走,正如華泰證券指出的,盡管DeepSeek在算法效率上取得了突破,但技術(shù)落地仍面臨諸多挑戰(zhàn)。例如,醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私監(jiān)管趨嚴,模型訓練成本可能上升等。

而這些挑戰(zhàn)不僅僅存在于DeepSeek,而是所有大模型共同面臨的問題。

粟武表示,AI會顛覆性地改造藥物研發(fā)全流程,從靶點確證、分子設計、先導化合物發(fā)現(xiàn)直至臨床方案的設計等。但AI的作用像是放大器,正確和錯誤的影響都會被放大。藥物研發(fā)人員最希望的大模型是以可靠的數(shù)據(jù)進行針對性訓練的模型,除了通用數(shù)據(jù),還需要引入藥物研發(fā)的專業(yè)知識和數(shù)據(jù)庫,才能使AI在處理藥物研發(fā)的任務時理解行業(yè)術(shù)語,數(shù)據(jù)運用更加精確可靠。

編輯:韓夢晨
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