2024生成式人工智能(GenAI)在生物医药大健康行业应用进展报告

生成式人工智能(GenAI)在生物医药大健康行业应用进展报告CMAC医学事务生成式AI联盟理特咨询天士力数智中药创新中心南京柯基数据科技有限公司2024年4月 前言自2022年底起，OpenAI推出的ChatGPT在全球掀起了热潮。生成式人工智（GenAI）技术日新月异，各行各业正积极探索如何整合最新的GenAI技术以推动数字化转型。据统计，全球大型企业中，已有10%成功将GenAI技术应用于公司层面的平台级项目，50%正在进行小规模尝试，而另外40%仍在观望阶段。生物医药大健康行业作为一个高度专业化和知识密集型的领域。从药物研发到临床试验，再到上市后的学术推广和患者教育等全流程应用场景，涉及到大量非结构化文本、图片和视频的处理。随着集采政策的实施和监管要求的提高，运营成本和复杂性不断上升，因此迫切需要借助人工智能来提升效率，重塑工作模式。自GenAI推出以来，国内外的药械、营养保健、医疗机构以及科研机构纷纷尝试将GenAI技术应用于不同场景，已经有一些公司和机构通过GenAI创造了全新的产品和服务，为业务增值。最近的一项调查显示，GenAI已成为大多数制药公司的首要关注点，40%的高管表示他们正计划将GenAI带来的成本节约重新投入到2024年的预算计划中。另外，60%的公司确立了使用GenAI来帮助企业降低成本或提高生产效率的目标，其中75%的公司将其视为高管层和董事会的优先事项。2023年4月，CMAC牵头与跨国和国内生物制药企业、医药AI领先企业以及医学专家共同发布了《ChatGPT背景下的医疗健康行业数字化转型新范式研究报告》，引起了业界广泛关注。该报告结合行业实践和实际需求，从ChatGPT技术原理、技术发展、医疗健康行业国内外应用和研究进展，以及ChatGPT大模型在医药场景测试等角度，提出了ChatGPT大模型在医疗健康行业落地的挑战及可能的路径，为在ChatGPT背景下大模型如何赋能医疗健康行业数字化转型提供参考。在过去的一年中，CMAC医学事务生成式AI联盟与数十家跨国和国内的药械企业、营养保健企业、医院、医疗科研机构等展开了深入合作。通过研讨会、咨询、概念验证（POC）、项目申报等形式，我们交流并见证了GenAI在国内生物医药大健康行业的快速发展和面临的挑战，积累了来自第一线的资料和GenAI应用落地的经验和方法论。我们相信，2024年将是GenAI在中国生物医药大健康行业中实现规模化落地的关键一 年。因此CMAC医学事务生成式AI联盟牵头，联合理特咨询、天士力数智中药创新中心、柯基数据以及生物医药大健康行业专家和GenAI技术专家，更新发布了本报告。报告着重介绍了最新GenAI技术发展和进展，生物医药大健康行业的应用场景和案例，落地挑战及方法论，以及未来展望。我们希望该报告能为GenAI在整个生物医药大健康行业的应用落地提供有益参考。1 2第一章 GenAI技术进展概述GenAI 应用进展情况 GenAI技术定义及背景 GenAI应用领域与案例GenAI应用关键技术模型训练微调RAG提示词工程LangChainAI AgentGenAI大模型发展现状国外大模型国内大模型第二章 GenAI在生物医药大健康行业主要应用场景总览GenAI在生物医药大健康行业主要应用场景总览药物研发靶点发现与验证分子生成中医药研发临床研究监管合规临床试验中心筛选药物选择、患者入组临床研究方案设计和试验报告生成药物警戒(PV) 上市及商业化 学术推广 患者教育临床疾病诊疗诊前诊中诊后 中医诊疗现状总结第三章 GenAI在生物医药大健康行业的挑战、展望及落地建议面临挑战数据合规性、符合医学逻辑及循证溯源监管合规性数据安全性及私有化部署场景选择和成本内部利益的协同未来展望落地建议捕捉变化，动态调整顶层设计，数智思维目标锚定，小步快走能力构建，组织提质合作共行，优势互补4445889101316171818253233343436414444454546474848505050515254575859606060606061626262636464 第一章：GenAI技术进展概述3 Source:ArthurD.LittleFigure1. GEMRIX 2023findings生成式人工智能(GenAI)在生物医药大健康行业应用进展报告1.1 GenAI 应用进展情况当OpenAI在2022年11月30日发布ChatGPT的时候，没有人会意识到，新一代人工智能浪潮将在接下来短短数月给人类社会带来一场眩晕式的变革。自2010年代初深度学习问世以来，人工智能进入到第三次高潮。而2017年Transformer算法将深度学习推向了大模型时代。OpenAI基于Transformer的Decoder部分建立起来了GPT家族。ChatGPT一经面世便风靡全球，人们惊讶于其能够进行连贯、有深度对话的同时，也惊异地发现了它涌现了推理、思维链等体现智能的能力。伴随AI预训练大模型持续发展，生成式人工智能（GenAI）算法不断创新以及多模态AI日益主流化，以ChatGPT为代表的GenAI技术加速成为AI领域的最新发展方向，推动AI迎来下一个大发展、大繁荣的时代，将对经济社会发展产生重大的影响。1.1.1 GenAI技术定义及背景GenAI(Generative AI，生成式人工智能)指的是通过人工智能技术自动生成内容的生产方式。通过训练模型来生成新的、与训练数据相似的内容。与传统类型的AI主要关注识别和预测现有数据的模式不同，GenAI着重于创造新的、有创意的数据，其关键原理在于学习和理解数据的分布，进而生成具有相似特征的新数据，在文本、图像、音频、视频等多种领域都有广泛的应用。GenAI目前最引人注目的应用当属ChatGPT。 ChatGPT是基于OpenAI公司的大语言模型GPT-3.5训练、调试、优化的聊天机器人应用，同一个AI模型可以处理各种各样的文字和推理任务。ChatGPT发布仅两个月即获得1亿月活用户，超越了历史上所有互联网消费者应用软件的用户增长速度。以大语言模型、图像生成模型为代表的GenAI技术，成为新一代人工智能的平台型技术，助力不同行业实现价值跃升。GenAI大爆发的背后，普遍认为三个领域的AI技术的发展为其提供了肥沃的土壤，分别是生成算法、预训练模型和多模态技术。第一，随着各种生成算法的不断创新突破，AI现在已经可以生成文字、代码、图像、语音、视频物体等各种类型的内容和数据。GenAI与过去最显著的区别是从分析式 AI（Analytical AI）发展为生成式AI（Generative AI）。分析式AI模型是根据已有数据进行分析、判断、预测，最典型的应用之一是内容智能推荐；生成式AI模型则是学习已有数据后进行演绎、生成创造全新内容。第二，预训练模型，特别是以ChatGPT为代表的大模型，引发了GenAI技术能力的质变。在过去，研究人员需要针对每一个类型的任务单独训练AI模型，训练好的模型只能从事特定任务，不具有通用性。而预训练的大模型技术显著提升了GenAI模型的通用化能力4 和工业化水平，让GenAI模型成为自动化内容生产的“工厂”和“流水线”。 GenAI模型，包括ChatGPT、GPT-4等大语言模型（Large Language Models，LLM）和Midjourney、Stable Diffusion等图像生成模型，又被称为基础模型（Foundation Models），其作为基于种类丰富的海量数据预训练的深度学习算法，展现出强大的、更加泛化的语言理解和内容生成能力。以大语言模型（LLM）为例，经过海量的互联网内容数据的训练，大语言模型的参数可以达到万亿甚至百万亿级别。这大大增强了语言模型的生成能力，同一个大语言模型可以高质量地完成各种各样的文字和推理任务，例如作诗、写文章、讲故事、写代码、提供专业知识等等。因此，大语言模型已经成为了各大企业竞相追逐的AI方向。第三，多模态AI技术的发展。多模态技术让GenAI模型可以跨模态地去生成各种类型的内容，比如把文字转化为图片、视频（Sora）等等，进一步增强了GenAI模型的通用能力。1.1.2 GenAI应用领域与案例（1）多模态内容生成A.文本生成领域自然语言生成是一种GenAI技术，可以生成逼真的自然语言文本。生成式AI可以编写文章、故事、诗歌等，为作家和内容创作者提供新的创作方式。同时，它还可以用于智能对话系统，提高用户与AI的交流体验。ChatGPT(全名:ChatGenerative Pre-trained Transformer对话生成式预训练变换模型 )是由OpenAI开发的一个人工 智能聊天机器人程序，于2022年11月推出。该程序使用基于GPT-3.5架构的大语言模型并通过强化学习进行训练。ChatGPT 目前仍以文字方式互动，可以解决包括自动文本生成、自动问答、自动摘要等在内的多种任务。Jasper已经开始为谷歌、脸书等知名公司提供文案GenAI的商业服务。B.图像生成领域图像生成是GenAI技术中最为普遍的应用之一。Stability AI发布了稳定扩散（Stable Diffusion）模型，通过开源快速迭代大幅降低了AI绘画的技术使用门槛，消费者可以通过订阅旗下产品DreamStudio来输入文本提示词生成绘画作品，产品已经吸引全球 50多个国家超过100万的用户注册。生成式人工智能(GenAI)在生物医药大健康行业应用进展报告5 C. 音视频创作与生成2024年2月16日， OpenAI继一年前发布ChatGPT语言大模型之后，又发布了一款基于人工智能技术的视频生成工具Sora，再次引发轰动。这是一款输入文本即可自动生成高质量视频的文生视频大模型，实现了视频生成领域革命性变革，提供了全新的视觉体验。在部分样片中，Sora还展现了对“物理规律”超强的学习能力，如能够模拟现实环境中的重力、碰撞等物理现象，可以通过直播视频功能实时传递信息，用于直播秀、在线教育、远程医疗等场合。在“现实已经不存在”的惊呼声 中，Sora确实打开了人类视频创作的新天空，它将重塑视觉内容生成的未来，同时也反映出人工智能技术远超预期的快速进步。有媒体称，Sora 不仅仅是一个工具，更是一种新的生活方式，将会对整个社会产生重要影响。GenAI技术还可以用于语音合成，即生成逼真的语音。例如，通过学习人类的语音特 征，生成式模型可以生成逼真的语音，从而用于虚拟助手、语音翻译等应用。GenAI技术可以用于生成音乐。生成式AI可以根据给定的风格和旋律创作新的音乐作品，为音乐家提供新的创作灵感。这种技术还可以帮助音乐家更有效地探索音乐风格和元素的组合。这些曲目可以用于音乐创作、广告音乐等应用。D. 电影与游戏GenAI可以用于生成虚拟角色、场景和动画，为电影和游戏制作带来更多的创意可能。此外，AI还可以根据用户的喜好和行为生成个性化的故事情节和游戏体验。 2023年3月，腾讯AI Lab在GDC上提出了3D虚拟场景自动生成解决方案，能够帮助游戏开发者以更低成本创造风格多样、贴近现实的虚拟城市，提升3D虚拟场景的生产效率。其中重点分享了城市布局生成、建筑外观生成和室内映射生成三大能力。整个路网生成和微调过程仅需要不到30分钟，相比手动设计效率提升近100倍；而单个独特建筑的制作时间也降低至17.5分钟，大大提升了场景制作的效率。E. 代码生成领域经过自然语言和数十亿行代码的训练。部分GenAI模型精通十几种语言，包括Python、JavaScript、Go、Perl、PHP、Ruby等等。能够根据自然语言的指令生成相应的代码。GitHub Copilot是一个GitHub和OpenAI合作产生的AI代码生成工具，可根据命名或者正在编辑的代码上下文为开发者提供代码建议。官方介绍其已经接受了来自GitHub 上公开可用存储库的数十亿行代码的训练，支持大多数编程语言。生成式人工智能(GenAI)在生物医药大健康行业应