8天完成688次化學實驗，7天研究1000種催化配方……人類需要用幾年研發出來的成果，人工智能（AI）或在短時間內就能完成。

不久前揭曉的2024年諾貝爾物理學獎和化學獎，頒給了人工智能領域的學者，也讓各界對AI的廣泛應用有了更多想象和期待。

經歷了2023年的“百模大戰”后，AI大模型作為產業新型基礎設施，在賦能千行百業的同時，也為醫藥領域帶來了新的發展機遇。

AI問診正在走進現實

在AI時代，人工智能是如何問診的？

“滴……請將手放到指定位置”“請將頭靠在檢測儀中間”。當記者走進天士力研究院，一台脈診機器人正在為患者“望聞問切”，它就像一位“老中醫”，患者僅需按照語音提示，即可輕鬆完成問診。

幾分鐘后，一份個性化脈象報告出爐，不僅包含3D脈象波形、健康評分等詳細信息，甚至能捕捉到一些細微的變化，既讓患者更好了解自身健康狀況，也可以為醫生問診提供重要的參考。

這台機器人之所以能“應答如流”，背后離不開中醫藥語言大模型與計算大模型——“數智本草大模型”的賦能。

近年來，隨著AI大模型浪潮的持續涌動，國內外一批創新企業和高校院所加大研究力度，紛紛推出各自的大模型產品。數據顯示，中國10億參數規模以上的大模型數量已超100個，這其中，不乏中醫藥大模型的身影。

針對基層醫療資源不足、醫生水平參差不齊，藥房執業藥師數量短缺、藥品推薦不夠精准等行業痛點，一批醫藥大模型陸續落地應用，為解決這些難題提供了新思路。

記者了解到，2023年天士力與華為雲聯合開發了“數智本草大模型”，以華為盤古大語言模型和盤古藥物分子大模型為基礎，引入中醫藥守正、創新和產業化三大類海量數據，實現了智能中藥研發、中醫智能診療、中醫經驗傳承、中醫治未病及輔助教學等多種場景的落地應用。

“這不僅能讓偏遠地區的患者享受到三甲醫院專家級別的診療服務，還可以將中醫傳統的經驗性知識轉化為客觀、精准的數據形式，為藥物研發提供關鍵的數據支撐。”天士力算法開發助理研究員王程對記者說。

打開醫藥研發的“黑匣子”

“金銀花15克、連翹15克、薄荷6克……”

這是一份普通的中藥方劑，其中囊括了多種藥材，而每種藥材又蘊含上百種成分。鑒於中藥的復雜特性和各成分間的協同作用，如何清晰闡述其療效，是業界亟待解決的一項難題。

近年來，以中醫藥振興為指引，眾多中醫藥企業都在積極探索中醫藥與現代科技融合發展的新路徑。借助AI大模型的強大科學計算與預測的能力，中醫藥的“黑匣子”正被慢慢打開。

在智能問答模式下，記者隨機輸入“丹參”一詞，“數智本草大模型”立即對丹參的基本信息進行檢索，自動關聯相關疾病治療的應用實例，並深入挖掘丹參與其他藥物之間的配伍關系，預測可能產生的協同效應或不良反應。

“依托‘數智本草大模型’，我們能夠對藥材內部分子更精准地表征，更有效計算成分和靶點，同時深入分析其吸收、代謝等一系列性質，從而達到降低成本、提升效率的效果。”天士力國際基因網絡藥物創新中心有限公司總經理王文佳介紹。

王文佳說，在此基礎上能更精准預測中藥成分、藥材特性及功效，找到新的適應症，推動‘老藥新用’‘老藥精用’，還可以進一步拓寬想象空間，為創新藥物研發帶來更多可能。

大模型作為一種通用的技術工具，正在深刻重塑千行百業的作業流程、知識積累模式以及用戶體驗，引領顛覆性的創新潮流。

“我們屬於技術提供方，推出的基礎大模型開發出廣泛且多樣化的應用場景，為行業發展注入強大動力，並帶來顯著的效率提升，這遠遠超出了我們的預期。”華為雲大數據與人工智能領域總裁尤鵬表示。

為產業轉型升級加速賦能

生物醫藥產業是關系國計民生和國家安全的戰略性新興產業。2024年的政府工作報告提出，積極推進數字產業化、產業數字化，促進數字技術和實體經濟深度融合。同年11月，國家衛生健康委、國家中醫藥局、國家疾控局聯合發布《衛生健康行業人工智能應用場景參考指引》，從醫療服務管理、基層公衛服務、健康產業發展、醫學教學科研等領域著手，明確了84個細分領域的基本概念和應用場景。

多位業內人士表示，隨著醫藥工業供給側結構性改革加快推進，AI大模型在助力醫藥降本增效、產業轉型升級方面大有可為。

“人工智能技術在生物醫藥領域更深入且廣泛的應用，不僅能推動生物醫藥的發展，還將在一定程度上重塑生物醫藥新面貌，為藥物研究帶來革命性變化。”中國科學院院士陳凱先對記者說，以藥物臨床實驗為例，其成功率平均在十分之一左右，且時間和費用成本都很高。如果提前對藥物臨床實驗成功率有一個准確的預判，就能大大降低失敗風險，助力中醫藥在新時代加快發展。

在天士力控股集團董事局主席兼總裁、生物醫藥產業集團董事長閆凱鏡看來，人工智能的本質是基於信息處理技術的變革。未來的健康管理是全過程全生命周期的管理，開展積極主動的健康管理，對助力健康范式的變革意義重大。他期待，利用人工智能提出新問題，並依托算力、算法、數據等發現新的邏輯關系，從而推進組織再生修復和免疫力復壯的細胞療法。

“大模型首先要有大數據。”浙江大學藥學院副院長、藥物信息學研究所副所長范驍輝提出了大模型面臨的一項痛點問題。他介紹，以中醫藥為例，現在已經搭建起囊括經方、古籍、藥材等文本的底層數據，但是實驗數據、臨床數據還是比較欠缺。

“要建立可重復實驗的標准化數據，並進行系統梳理。此外，積極培養一批既懂醫藥行業知識，也通曉大數據、算力、算法等專業知識的復合型人才，為推動醫藥大模型加快落地提供人才支持。”范驍輝建議。

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