在醫(yī)藥行業(yè)，藥物研發(fā)是企業(yè)創(chuàng)新與發(fā)展的核心引擎，然而研發(fā)過程涉及復(fù)雜的工藝優(yōu)化、海量的醫(yī)學(xué)知識(shí)更新、跨語(yǔ)言的技術(shù)文獻(xiàn)處理以及嚴(yán)格的政策法規(guī)遵從，傳統(tǒng)依賴專家經(jīng)驗(yàn)與人工處理的方式已難以滿足高效研發(fā)與精準(zhǔn)決策的需求。中軟國(guó)際為某藥業(yè)集團(tuán)打造的AI場(chǎng)景項(xiàng)目，聚焦藥物研發(fā)端核心環(huán)節(jié)，通過構(gòu)建多場(chǎng)景AI應(yīng)用能力模塊，實(shí)現(xiàn)從“文本提問”到“結(jié)構(gòu)化答案”的端到端智能響應(yīng)，有效提升工藝優(yōu)化能力、知識(shí)管理效率與研發(fā)決策質(zhì)量，為企業(yè)研發(fā)智能化轉(zhuǎn)型提供了堅(jiān)實(shí)支撐。

項(xiàng)目啟動(dòng)前，該藥業(yè)集團(tuán)在藥物研發(fā)多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)面臨顯著挑戰(zhàn)。在工藝優(yōu)化方面，工藝知識(shí)檢索與應(yīng)用效率低下，工藝優(yōu)化高度依賴專家經(jīng)驗(yàn)，難以實(shí)現(xiàn)知識(shí)的有效沉淀與復(fù)制推廣。在醫(yī)學(xué)知識(shí)管理方面，醫(yī)學(xué)指南與臨床證據(jù)的動(dòng)態(tài)變化難以及時(shí)同步，跨文獻(xiàn)、指南、病例的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與一致性處理存在明顯不足，知識(shí)碎片化問題突出。在文檔翻譯方面，翻譯質(zhì)量與醫(yī)學(xué)專業(yè)性難以保障，文檔格式復(fù)雜，解析與還原困難，嚴(yán)重影響了跨國(guó)協(xié)作與技術(shù)交流的效率。這些問題共同制約著企業(yè)研發(fā)效率與創(chuàng)新能力的提升。

針對(duì)上述痛點(diǎn)，中軟國(guó)際圍繞醫(yī)藥企業(yè)核心需求，建立了多場(chǎng)景AI應(yīng)用能力模塊，以AI大模型為核心，結(jié)合DeepSeek等具備強(qiáng)推理能力的大模型，為企業(yè)打造了覆蓋工藝優(yōu)化、缺陷規(guī)避、知識(shí)管理、政策問答與多語(yǔ)言翻譯的智能化能力體系。

在工藝優(yōu)化領(lǐng)域，中軟國(guó)際構(gòu)建了合成或純化工藝優(yōu)化建議能力。AI模型基于歷史工藝數(shù)據(jù)，包括反應(yīng)時(shí)間、投料倍數(shù)、純化梯度等關(guān)鍵參數(shù)，結(jié)合雜質(zhì)信息進(jìn)行深度分析，為研發(fā)人員提出科學(xué)的工藝優(yōu)化建議。同時(shí)，系統(tǒng)基于實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)與生產(chǎn)批次記錄等多源數(shù)據(jù)構(gòu)建知識(shí)圖譜，能夠推薦最優(yōu)規(guī)?；a(chǎn)參數(shù)組合，如固相載體負(fù)載量、裂解時(shí)間等，有效縮短工藝參數(shù)優(yōu)化周期，提升規(guī)?；a(chǎn)成功率。

在知識(shí)沉淀與復(fù)用方面，中軟國(guó)際打造了工藝優(yōu)化知識(shí)庫(kù)與缺陷規(guī)避能力。知識(shí)庫(kù)從海量業(yè)界文獻(xiàn)、專利、專業(yè)書籍中吸取前沿的制藥工藝優(yōu)化方法論，通過部署DeepSeek等具備強(qiáng)推理能力的大模型，為制藥專家提供智能助手能力。制藥人員遇到工藝問題時(shí)，可快速檢索知識(shí)庫(kù)中的匹配方案，實(shí)現(xiàn)工藝問題響應(yīng)效率的大幅提升。基于企業(yè)內(nèi)部缺陷經(jīng)驗(yàn)建立的知識(shí)庫(kù)，則能夠輔助同類項(xiàng)目應(yīng)答缺陷問題，幫助新項(xiàng)目有效規(guī)避潛在風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)的傳承與復(fù)用。

在醫(yī)學(xué)知識(shí)與法規(guī)管理方面，中軟國(guó)際建立了涵蓋50個(gè)國(guó)家和地區(qū)的法律法規(guī)、指導(dǎo)原則及內(nèi)部申報(bào)資料的政策問答知識(shí)庫(kù)。系統(tǒng)能夠輔助用戶從藥品研發(fā)、生產(chǎn)、質(zhì)量控制、流通到醫(yī)院使用等全鏈條獲取藥物注冊(cè)指導(dǎo)意見，推動(dòng)法規(guī)咨詢與解讀效率提升90%以上。醫(yī)學(xué)知識(shí)的動(dòng)態(tài)更新與跨文獻(xiàn)、指南、病例的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)處理能力，確保了研發(fā)人員能夠及時(shí)掌握最新的臨床證據(jù)與醫(yī)學(xué)指南，為研發(fā)決策提供可靠依據(jù)。

在多語(yǔ)言資料翻譯方面，中軟國(guó)際實(shí)現(xiàn)了覆蓋中文、英文、俄語(yǔ)、西班牙語(yǔ)、韓語(yǔ)、日語(yǔ)、法語(yǔ)、葡萄牙語(yǔ)、阿拉伯語(yǔ)、孟加拉語(yǔ)等10種語(yǔ)言的互譯服務(wù)。系統(tǒng)針對(duì)醫(yī)學(xué)文檔的專業(yè)性與格式復(fù)雜性進(jìn)行了深度優(yōu)化，確保翻譯質(zhì)量與醫(yī)學(xué)專業(yè)性達(dá)到高標(biāo)準(zhǔn)，文檔解析與還原能力大幅提升，有效支撐了跨國(guó)研發(fā)協(xié)作與技術(shù)交流。

該項(xiàng)目為該藥業(yè)集團(tuán)帶來了顯著的客戶價(jià)值。在工藝優(yōu)化能力方面，工藝問題響應(yīng)效率提升70%，工藝參數(shù)優(yōu)化周期縮短50%，規(guī)?；a(chǎn)成功率提高30%，為企業(yè)研發(fā)效率與生產(chǎn)質(zhì)量提供了有力保障。在知識(shí)管理與翻譯效率方面，多語(yǔ)言資料翻譯成本降低60%，翻譯一致性達(dá)到95%以上，法規(guī)查詢與解讀效率提升80%，專家資源利用效率提高40%。這些成效共同推動(dòng)了企業(yè)研發(fā)流程的智能化升級(jí)，實(shí)現(xiàn)了從傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、智能決策的轉(zhuǎn)型。

中軟國(guó)際藥物研發(fā)端AI賦能項(xiàng)目在該藥業(yè)集團(tuán)的成功落地，充分驗(yàn)證了AI大模型在醫(yī)藥研發(fā)場(chǎng)景中的應(yīng)用價(jià)值。通過構(gòu)建多場(chǎng)景AI應(yīng)用能力模塊，企業(yè)不僅實(shí)現(xiàn)了工藝優(yōu)化效率與知識(shí)管理水平的雙重提升，也為醫(yī)藥行業(yè)研發(fā)智能化轉(zhuǎn)型提供了可復(fù)制的實(shí)踐范本。未來，中軟國(guó)際將持續(xù)深耕醫(yī)藥制造領(lǐng)域，以AI技術(shù)與行業(yè)場(chǎng)景深度融合為驅(qū)動(dòng)，助力更多醫(yī)藥企業(yè)構(gòu)建智能化、高效化、精準(zhǔn)化的研發(fā)新生態(tài)。