中心思想

本报告的核心观点是：基于大模型的医药知识工程系统，例如DeepSeek R1，正在深刻地改变生物医药行业的各个环节，从药物研发到市场营销，都展现出显著的提效潜力。报告通过对复星医药、东阳光药、拜耳等头部企业的案例分析，以及对DeepSeek系统构成、部署方案和摩熵数科数据基础的详细解读，论证了大模型技术在生物医药领域的应用价值和发展前景，并提出了针对不同企业需求的部署方案建议。 核心观点可总结为以下几点：

大模型技术赋能生物医药行业

大模型技术，特别是DeepSeek R1的开源，降低了AI技术应用门槛，为生物医药企业带来了前所未有的机遇，显著提升效率并推动行业变革。

医药知识工程系统构建的必要性

面对海量数据和复杂知识，构建医药知识工程系统，整合内部知识库和外部数据资源，是充分发挥大模型能力的关键。

多种部署方案满足不同企业需求

报告针对不同企业规模、预算和数据安全需求，提出了私有化部署、云端部署以及API调用三种部署方案，为企业选择最合适的AI应用模式提供了参考。

主要内容

行业应用案例分析：大模型在生物医药全生命周期的应用

报告通过复星医药、东阳光药和拜耳等企业的案例，详细阐述了大模型技术在生物医药行业不同环节的应用，包括：

药物研发阶段

大模型可用于靶点发现、文献检索、分子设计、临床试验设计优化等，显著提升研发效率，加速创新成果转化。例如，拜耳公司利用大模型将临床试验病例报告信息转化为标准化术语，准确率达到96%，并累计缩短临床试验时间17万小时。

临床试验阶段

大模型可以辅助患者招募、数据分析、风险评估等，加速临床试验进程。

市场营销阶段

大模型可用于市场调研分析、营销内容生成、销售培训等，提升市场营销效率。例如，复星医药利用PharmAID平台接入DeepSeek R1，加速推进药物商业价值辅助决策能力建设。

销售及其他业务环节

大模型可以用于智能问答、知识科普、文案生成、会议纪要自动生成等，提升企业整体运营效率。东阳光药已将DeepSeek大模型全面接入HEC-Finder平台，充分释放AI在文献专利智能应用的潜能，并将其应用扩展到办公、生产、销售等各个业务环节。

DeepSeek系统构成及技术原理

报告详细介绍了DeepSeek系统的构成，包括知识获取、表示与存储、推理和应用与交互四个模块。

知识获取

系统从领域专家、文献资料、数据库、网络资源等多种来源获取知识，并通过预训练模型、联网检索和内部知识库上传等方式进行整合。大模型能力的提升，大幅降低了企业知识库建设门槛，支持多种数据类型的动态扩展。

知识表示与存储

系统采用向量数据库等技术存储知识，支持文本、图像、视频等多种数据类型。

知识推理

系统基于Transformer架构的大模型进行知识推理，并结合RAG（Retrieval-augmented Generation）技术，提高推理的准确性和效率。

知识应用与交互

系统提供开箱即用的对话界面，支持多种交互方式，方便用户获取知识和结果。

摩熵数科的数据基础和技术优势

摩熵数科拥有全中国最大的生命科学数据库，数据量超过50亿条，涵盖生物学、化学、药学、医学等多个学科，数据质量高，覆盖药物研发、临床试验、生产销售、市场监测等全生命周期环节。摩熵数科已在内部业务中深入应用大模型，综合效率提升了50%。

部署方案及成本分析

报告针对不同企业需求，提出了四种部署方案：私有化部署、云端部署、云端API调用以及API调用（针对已部署模型的企业）。每种方案都详细分析了其成本、适用场景和优缺点，为企业选择最合适的方案提供了参考。

私有化部署

适合数据安全敏感性较高的企业，成本最高，但拥有更高的数据安全性和控制权。推荐使用32B模型，平衡性能和成本。

云端部署

成本适中，适合希望快速应用AI能力的企业。同样推荐使用32B模型。

云端API调用

成本最低，适合希望快速体验AI能力的企业，可以使用671B满血版模型。

API调用（针对已部署模型的企业）

适合已部署模型，但需要更多数据来源和资讯来源的企业。

总结

基于大模型的医药知识工程系统，例如DeepSeek R1，正在成为生物医药行业提质增效的关键驱动力。摩熵数科提供的解决方案，结合其强大的数据基础和技术优势，能够有效满足不同企业的需求。选择合适的部署方案，并充分利用大模型的能力，将帮助生物医药企业在激烈的市场竞争中获得领先优势。 未来，随着大模型技术的不断发展和应用场景的不断拓展，其在生物医药领域的应用前景将更加广阔。 企业应积极拥抱AI技术，推动数字化转型，实现可持续发展。