【AI医疗】大模型如何重塑医药与生命科学行业：从知识管理到文件撰写的全面指南！

原创于 2025-12-16 11:11:45 发布 · 475 阅读

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简介

大型语言模型(LLMs)正在医药与生命科学行业引发革命，从研发到商业全链条应用。本文聚焦三大核心应用：知识管理实现高效信息检索与沟通；结构化数据提取提升数据处理效率与准确性；文件撰写自动化加速合规文档生成。文章同时指出实施挑战，并提出五大指导原则，包括定义用例、选择合适模型、准备数据环境、设置合规安全措施和组织GenAI准备就绪，为行业决策者提供战略参考，助力释放LLMs潜力，驱动创新并提高效率。

文章摘要

大型语言模型（LLMs）正在颠覆医药与生命科学行业，从研发到商业，LLMs的应用潜力无限。本文深入探讨了LLMs在知识管理、结构化数据提取和文件撰写等关键领域的应用，揭示其带来的效率提升、成本节约和创新驱动。同时，文章也指出了在高度监管环境中实施LLMs的挑战，并提供了实施LLMs的五大指导原则，为行业决策者提供战略参考。

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正文

导语

在飞速发展的医药与生命科学领域，生成式人工智能（GenAI）尤其是大型语言模型（LLMs），正以其强大的能力重塑着整个行业。LLMs不仅能够提升效率、降低成本，还能加速创新。本文将带您深入了解LLMs在医药与生命科学领域的关键应用，并探索如何抓住这一变革机遇。

1. 引言：GenAI 如何影响医药与生命科学行业？

GenAI，尤其是LLMs，正在从根本上改变医药与生命科学行业，重新定义生物制药公司开发、生产和销售新疗法的方式。LLMs的应用贯穿整个医药价值链，包括研发（R&D）、运营、商业和医学事务，以及企业职能部门。在这些领域，这项技术有潜力提高产出质量和生产力，并实现知识的民主化，从而推动创新。

然而，在高度监管的行业中实施GenAI也带来了相当大的挑战。成功的部署不仅需要战略性的应用和规模化，还需要有效的管理。这需要技术和业务战略的战略联盟，以适应组织的独特情况。为了避免在快速发展的格局中失去市场份额的风险，公司必须采取积极措施来采用这些技术。

2. GenAI 和 LLMs 的关键应用领域

本文将重点介绍 LLMs 的三个关键应用领域：

知识管理
结构化数据提取
文件撰写

通过这些例子，读者将受益于在开发和实施 GenAI 解决方案方面的实践经验，并能够缩短将 GenAI 解决方案应用于业务运营的路径。

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3. LLMs 在知识管理中的应用

3.1 挑战：医药行业知识管理的痛点

医药行业是一个数据密集型行业，知识管理至关重要。这通常涉及手动审查大量程序文件、技术报告和研究结果。每个角色、研究、生产或测试的每个阶段都有其自身的协议和程序，必须一丝不苟地遵守。当前，医药行业的知识管理流程主要依赖纸质文件，并伴随着大量的手动工作。标准操作程序 (SOP) 存储在文档存储库中，个人需要从大量的文档中找到相关信息。此外，这些文件中使用的技术性语言也常常给非技术利益相关者（例如跨部门项目的同事）造成障碍，从而导致沟通差距。

3.2 解决方案：LLMs 带来的变革

LLMs 可以彻底改变我们在医药行业中处理知识管理和 SOP 的方式。由于这些模型能够以类似人类的方式阅读、评估和生成文本，因此它们非常适合管理大量信息。它们可以被训练来阅读 SOP、提取相关信息，并针对特定查询以易于理解的方式呈现出来。

LLM 可以充当智能助手，帮助每个利益相关者有效沟通，从而提高整个组织的效率。员工不再需要手动搜索多个文档，只需通过提示向 LLM 提问即可。LLM 在 RAG（检索增强生成）的帮助下，可以处理查询，搜索 SOP 数据库，并直接提供答案，引用 SOP 的相关部分。

3.3 优势：LLMs 赋能知识管理

使用 LLMs 进行知识管理具有以下优势：

可扩展性

：一个 LLM 可以同时为数千名员工提供服务，回答与不同角色、阶段和流程相关的问题。
弥合沟通差距

：LLM 以用户语言解释和生成文本的能力使其成为弥合沟通差距的强大工具。它可以解码技术术语并用简单的术语解释它，从而促进不同团队之间的更好理解。
节省成本

：AI 的民主化使任何员工都可以使用和受益于 LLMs。这可以通过显着减少搜索和理解 SOP 所花费的时间来节省成本。
减少出错的可能性

：它还可以提高所提供信息的准确性，从而减少出错的可能性。

3.4 挑战：LLMs 在知识管理中的局限性

在使用 LLMs 进行知识管理时，也存在一些挑战：

安全性

：使用 LLM 的公司必须防止内部信息泄露。由于许多可用的 GPT 工具运行在基于美国的云中或具有不透明的数据保护措施，因此这些工具不适用。尤其是在受监管的行业中，公司应确保他们想要使用的 LLM 满足其对安全、符合法规和可控的 LLM 的需求。
更新

：如果实施内部 GenAI 解决方案，公司必须确保定期使用最新信息（例如新法规）对 LLM 进行训练，或通过 RAG 访问这些数据。
语言

：只有当用户知道如何有效提示时，常见的 GenAI 工具才有用。为了确保每个人都能从 LLM 中受益，应该能够以简单的方式使用它，即使用相应设计系统提示的各自用户的母语。
业务背景

：标准的 GenAI 市场解决方案并未针对制药行业的专业术语进行训练。公司应检查他们想要实施的 LLM 是否针对他们的特定措辞进行了训练，或者是否可以毫不费力地对 LLM 进行训练。

3.5 案例：LLMs 在知识管理中的进一步应用

LLMs 在知识管理中还有许多其他应用，例如：

研发 (R&D)

：研究人员可以使用 LLMs 快速访问与药物开发各个阶段相关的 SOP、论文和研究，从而加速研发流程。
质量保证 (QA)

：质量保证团队可以使用 LLMs 确保合规性和监管标准，从而降低不合规的风险。
生产

：LLMs 可以协助生产团队理解 SOP、规范和各种流程的文档，从而最大限度地减少生产错误。
培训和入职

：新员工可以使用 LLMs 快速熟悉与其角色相关的合规性要求和部门专业知识，从而减少在培训和入职上花费的时间和精力。
合规管理

：监管团队可以使用 LLMs 通过查询模型有关特定监管标准来确保公司的实践与最新的国家和国际法规保持一致。

3.6 成果：通过 LLMs 管理知识

使用 LLMs 管理 SOP 和更多敏感流程有可能在制药行业的知识管理方面带来范式转变。通过使知识易于获取和理解，LLMs 可以提高效率、改善沟通并带来显着的成本节约。利用 LLMs 实现 AI 的民主化开启了一个新时代，在这个时代，每个员工，无论其角色或技术专长如何，都可以从 AI 中受益，最终促成一个更有效率、更有生产力的制药行业。

4. LLMs 在结构化数据提取中的应用

4.1 挑战：数据提取的难点

医药行业拥有来自各种来源的大量数据和信息，例如方案、临床试验、电子健康记录等。这些数据是多样且复杂的，其中包含很多特定于该领域的隐含知识和缩写。然而，其中大部分数据是非结构化的，因此在决策和研究中的利用率不足。手动数据提取耗时，需要大量精力，并且容易出错。此外，信息通常以许多不同的方式编写或使用不同的术语，这使得很难找到相关信息。

4.2 解决方案：LLMs 带来的机遇

LLMs 为这些挑战提供了一个有前景的解决方案。它们能够评估给定文本的上下文和语义，这使得它们在提取数据方面非常熟练。它们可以自动化数据提取过程，减少错误，识别过时的数据版本，并从最新数据中发现见解。这使得可以更好地组织和分析数据，并使组织能够识别重要的模式和关系。LLMs 能够识别和分析各种文档中的特定于领域的缩写和隐含知识，从而提高数据的准确性和可靠性。

4.3 优势：LLMs 助力数据提取

使用 LLMs 进行数据提取具有以下优势：

效率

：LLMs 可以在几秒钟内以高精度从各种来源提取和分析不同类型的数据。
可扩展性

：LLMs 能够轻松处理大量数据。随着数据量的不断增长，可以使用 LLMs 瞬时扩大其提取范围。
数据 FAIR 化

：FAIR 数据（可查找、可访问、可互操作和可重用）是实现数据驱动型公司的重要一步。LLMs 能够从结构化和非结构化来源中提取相关元数据，从而帮助克服第一个障碍，通过足够的元数据使数据可查找。此外，LLMs 还可以对剩余的 FAIR 维度做出重要贡献。
标准化

：LLMs 可以协调文档中的信息和数据，从而减少数据中的不一致性和主观性。这有助于在整个公司范围内更好地沟通和理解数据，因为可以标准化为通用语言。

4.4 挑战：LLMs 在数据提取中的局限性

成本透明度

：许多 GenAI 工具提供按 token 订阅，这最终可能会增加成本。使用 LLM 时，公司应注意订阅模式的陷阱，并选择满足其预算的 LLM，例如，通过选择没有用户限制的订阅。
API

：使用 LLM 进行数据提取意味着公司将不得不将其连接到存储数据的各个相关应用程序。并非所有 GenAI 工具都支持所有 API。有必要确保集成是可能的。
访问

：为了能够从来源提取数据，LLM 必须首先能够访问这些来源。因此，不仅要有技术方法来访问所有数据，还要有治理和/或权利和角色概念来确保用户只能访问他们有权查看的来源中提取的信息。

4.5 案例：LLMs 在数据提取中的进一步应用

LLMs 在数据提取中还有许多其他应用，例如：

患者数据

：LLMs 可用于从电子健康记录中提取和分类患者信息，以及从非结构化文本（例如出院摘要）中恢复缺失的患者数据。
竞争情报

：通过分析新闻文章、博客文章和其他相关内容，LLMs 可以发现模式和趋势，例如竞争格局、定价或患者偏好的变化，这些变化可能会影响企业的行业或目标市场。这些信息可用于战略决策，并帮助把握新机遇。
法规

：LLMs 可用于从数千页的监管文本中提取用于一个特定目的的法规，从而加速并实现合规性。
上市后监测和药物警戒

：不良反应或任何其他与药物相关问题的检测、评估、理解和预防以及一般的上市后监测不仅是法规所要求的，而且也是制药行业的重要信息来源。尽管一些结构化数据由特殊系统记录，但也有公共来源，例如社交媒体或论坛/博客帖子，以及非结构化内部文档。LLMs 可以非常有效地从这些来源创建结构化数据，从而通过以前不可用或难以使用的数据来加快流程并提高质量。

4.6 成果：通过 LLMs 进行结构化数据提取

LLMs 在制药和生命科学行业的结构化数据提取方面具有巨大潜力。它们能够自动化提取过程并从数据中发现复杂的见解，这可以大大增强行业进行创新和做出明智决策的能力。

5. LLMs 在文件撰写中的应用

5.1 挑战：文件撰写的复杂性

在制药行业中，最关键的任务之一是创建用于临床研究批准、临床和临床前方案、研究方案和特定受众报告等目的的综合档案。这些复杂的文件目前由专家团队手动收集、解释和组织大量数据，这一过程既耗时又耗费资源，难以标准化，并且容易出错。

5.2 解决方案：LLMs 带来的变革

LLMs 可以通过自动化档案编写过程来有效地应对这些挑战。这些模型可以分析大量数据并生成针对特定要求的准确、全面的文档，从而显着减少所需的时间和资源。组织可以期待更具战略性的方法来处理其合规性和沟通流程。

需要注意的是，专家仍将在这一过程中发挥关键作用，但他们的重点将从生成内容转移到审查、批判和最终确定内容。这确保了他们的专业知识得到更好的利用，并且除了提高效率外，还能带来更高的质量，因为专家可以专注于真正关键的方面。

5.3 优势：LLMs 助力文件撰写

使用 LLMs 编写档案具有以下优势：

效率

：使用 LLMs 进行 AI 自动化可以显着减少档案创建所需的时间和资源。此外，LLMs 提高了与不同利益相关者沟通的效率，而无需耗时的手动重写文档。所有这些都会带来成本节约和更快的上市时间。
准确性

：通过使用 LLMs，可以最大限度地减少人为错误，并且可以包含更多来源，这与人类专家的专业知识相结合，可以带来更好的质量和更一致的档案。
应用成功率

：LLMs 可以分析档案、识别关键段落并预测申请的成功率，从而使公司能够进行战略规划并主动解决提交前的潜在问题。
容量

：与容量有限的人类专家不同，LLMs 可以扩展到处理大量数据，并处理几乎无限数量的任务，即使在以前受到资源限制的领域，也可以生成高质量的档案。这不仅扩大了档案创建的范围，而且确保了组织所有部门之间的一致性。

5.4 挑战：LLMs 在文件撰写中的局限性

实施

：LLMs 必须集成到现有系统中，并且必须使用相关数据进行训练。确保 AI 系统能够处理所涉及的数据的量和复杂性，并且还针对相应的应用使用所需的技术语言进行训练和正确使用至关重要。
安全性

：虽然 GenAI 提供了有前景的解决方案，但务必注意潜在的陷阱。为了避免它们，公司应确保其 LLM 满足数据安全和隐私要求，避免与 AI 使用相关的潜在伦理问题，并在 AI 的决策过程中保持透明度。
GenAI 素养

：识别关键段落或预测提交的成功率是一个潜在的有价值的战略工具。公司应培训其员工，以便他们能够评估结果的质量。

5.5 案例：LLMs 在文件撰写中的进一步应用

LLMs 在文件撰写中还有许多其他应用，例如：

临床试验档案

：LLMs 可用于编制临床试验的综合档案，分析来自各个试验阶段的数据，定制结构以满足特定的监管要求，并识别可能使审批流程复杂化的潜在危险信号。
方案生成

：LLMs 可以为临床和临床前阶段生成方案，分析试验设计和结果，以生成针对不同目标群体的准确、清晰和简洁的方案。
风险评估

：在档案创建过程中，LLM 可以评估来自输入数据的关键部分/风险，指出它们，并提供对预期目标（例如提交给监管机构）的预测成功率，从而使组织能够进行战略规划并主动解决潜在问题。
按需报告

：当必须为不同的目标受众创建这些报告时，创建综合报告变得更加复杂。LLMs 几乎可以实时地从原始数据中为目标群体创建特定于目标群体的、重点突出的报告。

5.6 成果：通过 LLMs 自动撰写文件

使用 LLMs 进行自动档案编写有可能彻底改变制药和生命科学行业，将效率、准确性和战略决策提升到新的水平。这项技术不仅仅是未来的一个选项——它是当前的实用解决方案，随时可以被接受，因为它能够带来巨大的好处。

6. 实施 LLMs 的五大指导原则

正如上文所看到的，制药和生命科学公司可以从 LLMs 中获益良多，但必须应对与实施相关的一些挑战。以下五个指导原则有助于克服这些障碍。

定义用例

虽然当前形式的 LLMs 显然是一项突破性创新，并将对所有行业和生活领域带来重大变化，但将炒作与其真实潜力区分开来至关重要。因此，必须针对每个单独的用例评估它是否会受益于 LLM 的特定功能。虽然 LLMs 是一项强大的技术，但它们并非万能的解决方案。正如上文所述，它们将为某些用例提供很多价值。对于其他用例，不同的、经过充分验证的机器学习技术（例如分类或聚类方法）可能是更好的选择，例如用于数据去重或优化测试运行中的流程。衡量每种情况的成本和收益至关重要。

选择合适的大型语言模型

在为您的组织选择合适的大型语言模型时，需要考虑几个因素，并且选择并不总是那么简单。首先，必须确定模型的托管环境。在这里，选择通常是在本地或基于云的模型之间进行。本地解决方案提供增强的控制和安全性，使其适合具有严格数据保护要求的组织，因为它们允许数据保留在组织自己的安全环境中。另一方面，基于云的模型提供可扩展性和灵活性，通常成本较低，这使其成为寻求成本效益和易于扩展的组织的有吸引力的选择。与所有基于云的服务一样，根据用例的不同，确切地说明云服务托管的位置和方式也很重要。

准备您的数据环境

LLMs 将在细粒度级别执行特定于上下文的活动。这需要自定义的特定于领域的、语义的、知识的和方法论的数据。因此，需要采取战略性和纪律严明的方法来获取、发展、完善、保护和部署数据。有效的数据治理和 MLOps 对于确保数据得到正确管理至关重要。这包括维护数据质量、确保数据隐私和安全，以及实施符合监管标准的数据管理流程。还必须解决伦理问题，例如训练数据中的偏差。自定义开发（例如本体）可以为数据提供结构和上下文，帮助组织数据，使其更易于检索和使用。此外，需要注意的是，数据素养和意识至关重要。应在价值链的每一步培训员工如何在其工作中有效地使用 GenAI/LLM。这可确保他们具备有效利用这项技术并为在组织中成功实施和运行 LLM 做出贡献的必要技能。

设置合规性和安全措施

遵守有关数据保护和 IT 安全的法律法规对受监管的制药和生命科学行业至关重要。需要大量数据来训练 LLMs，其中一些数据可能包含敏感数据。有必要确保模型符合适用的数据保护法律法规以及内部合规性规则。考虑到合规性或监管挑战，使用本地解决方案可能被证明是有益的。此外，数据保护措施（例如身份和访问管理 (IAM) 或零信任）可确保只有授权人员才能访问某些数据。这对于维护数据的完整性和机密性至关重要。

确保您组织的 GenAI 准备就绪

除了技术要求外，确保心态和文化为使用 LLMs 和 GenAI 解决方案做好准备也很重要。一方面，这意味着培训员工使用 LLMs、验证结果并纠正结果。另一方面，为了持续创新，员工需要自己识别 LLM 用例和流程改进。为此，他们必须了解这项技术的可能性并鼓励他们探索新的应用途径，以最大限度地发挥 LLMs 的潜力。通过积极主动的方法，制药和生命科学公司可以充分利用 GenAI 的力量，实现转型变革。

7. 结论

大型语言模型正深刻影响医药与生命科学领域。通过深思熟虑的战略部署，公司可以释放LLMs的巨大潜力，从而驱动创新、提高效率并最终改善患者护理。

最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

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