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在百度做网站销售,给工厂做代加工,制作动画软件app手机,企业年金有什么好处简介 大型语言模型(LLMs)正在医药与生命科学行业引发革命#xff0c;从研发到商业全链条应用。本文聚焦三大核心应用#xff1a;知识管理实现高效信息检索与沟通#xff1b;结构化数据提取提升数据处理效率与准确性#xff1b;文件撰写自动化加速合规文档生成。文章同时指出…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。[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RD、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。完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​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 (RD)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。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​