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藥企紛紛接入DeepSeek 醫(yī)藥行業(yè)從“試錯”轉(zhuǎn)向“預測科學”

來源： 中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)導報   日期：2025-02-26  責編： 殷緒江  
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   近期，和眾多其他行業(yè)一樣，中國制藥行業(yè)也迎來擁抱DeepSeek的熱潮，包括上海復星醫(yī)藥（集團）股份有限公司（以下簡稱“復星醫(yī)藥”）、云南白藥集團股份有限公司（以下簡稱“云南白藥”）、江蘇恒瑞醫(yī)藥股份有限公司（以下簡稱“恒瑞醫(yī)藥”）、信達生物制藥（蘇州）有限公司、維亞生物科技（上海）股份有限公司等在內(nèi)的眾多企業(yè)紛紛宣布接入DeepSeek。業(yè)內(nèi)專家表示，DeepSeek正在引發(fā)醫(yī)藥行業(yè)從“試錯法”向“預測科學”轉(zhuǎn)變。
制藥企業(yè)熱情異常
   一份名為《恒瑞醫(yī)藥管理總部文件》近日廣為流傳，恒瑞醫(yī)藥董事長孫飄揚親自發(fā)起，指示全面應用DeepSeek，涉及各部門、分公司、子公司。該公司還成立了專項工作小組，推動DeepSeek在藥物研發(fā)、臨床診斷等領(lǐng)域的落地。復星醫(yī)藥則在自主研發(fā)的PharmAID決策智能體平臺上接入Deepseek-R1。該平臺構(gòu)建了覆蓋醫(yī)藥創(chuàng)新研發(fā)場景的全生命周期智能決策網(wǎng)絡(luò)，將在新藥分子結(jié)合點位預測、構(gòu)象預測、結(jié)合機制分析、毒理優(yōu)化、醫(yī)學寫作、臨床信息萃取等方面提升藥物研發(fā)效率，加速科研成果轉(zhuǎn)化。
   中藥龍頭企業(yè)云南白藥發(fā)布消息稱，集團于2月9日結(jié)合工作實際，上線DeepSeek。據(jù)了解，目前云南白藥數(shù)字員工“白小柒”“重小樓”已接入DeepSeek，為員工提供企業(yè)內(nèi)部知識檢索、文案創(chuàng)作、輔助制定營銷方案等智能化工具，顯著提升了生產(chǎn)力和工作效率。
   公開信息顯示，越來越多的藥企結(jié)合自身實際情況引入DeepSeek大模型，以提升在藥物研發(fā)、供應鏈優(yōu)化、公司管理等諸多方面的效率?；浉郯拇鬄硡^(qū)精準醫(yī)學研究院原創(chuàng)新藥研究中心主任粟武表示，與其他AI模型相比，DeepSeek的優(yōu)勢在于開源和較低的使用成本；在執(zhí)行具體任務時能以更少的資源達到相近精度的結(jié)果。除此之外，制藥企業(yè)紛紛接入DeepSeek的原因還源于該模型優(yōu)異的性能，例如領(lǐng)先的推理能力、完整的思維邏輯和卓越的模型性能。
為新藥研發(fā)帶來新變化
   眾所周知，藥物研發(fā)過程投入大、耗時長，而在AI的助力下，新藥研發(fā)的效率將顯著提升。近年來，社會各界對AI可能給新藥研發(fā)領(lǐng)域帶來的革命性變化充滿期待，但AI 制藥成果大多還處于早期研究階段。DeepSeek能帶來哪些新變化呢？
   粟武認為，在新藥研發(fā)領(lǐng)域，由于DeepSeek開源，研發(fā)人員就可以根據(jù)本企業(yè)的需求定制相應的工作模塊，并以企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)進行訓練，使相關(guān)的AI模型快速定向進化，助力特定研發(fā)任務的推進。
   業(yè)內(nèi)人士表示， DeepSeek其底層技術(shù)已展現(xiàn)出改寫醫(yī)療范式的巨大潛力，比如其已經(jīng)大大解決了成本問題，憑借更為先進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，大幅減少了專家輸入的需求，進而提升工作效率。
   此外，同類AI系統(tǒng)在基因治療、合成生物學、中藥現(xiàn)代化等領(lǐng)域的突破性進展，為DeepSeek提供了明確的技術(shù)參照系，通過其卓越的性能進行深度學習，有望模擬藥物與生物分子的相互作用，預測藥物的活性、毒性和代謝途徑等。這種預測能力不僅提高了研發(fā)成功率，而且為藥物的個性化治療提供了可能性。
技術(shù)落地面臨挑戰(zhàn)
   當然，DeepSeek在新藥研發(fā)領(lǐng)域的應用還處于探索階段，還有很長的路要走，正如華泰證券指出的，盡管DeepSeek在算法效率上取得了突破，但技術(shù)落地仍面臨諸多挑戰(zhàn)。例如，醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私監(jiān)管趨嚴，模型訓練成本可能上升等。而這些挑戰(zhàn)不僅僅存在于DeepSeek，而是所有大模型共同面臨的問題。
   粟武表示，AI會顛覆性地改造藥物研發(fā)全流程，從靶點確證、分子設(shè)計、先導化合物發(fā)現(xiàn)直至臨床方案的設(shè)計等。但AI的作用像是放大器，正確和錯誤的影響都會被放大。藥物研發(fā)人員最希望的大模型是以可靠的數(shù)據(jù)進行針對性訓練的模型，除了通用數(shù)據(jù)，還需要引入藥物研發(fā)的專業(yè)知識和數(shù)據(jù)庫，才能使AI在處理藥物研發(fā)的任務時理解行業(yè)術(shù)語，數(shù)據(jù)運用更加精確可靠。






 

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