数据显示，2023年，国家药品监督管理局受理包括临床试验申请、上市申请等在内的药品申请事项近2万项。如何提高药品审评审批效率，优化工作流程？促进人工智能（AI）与药品监管深度融合是重要方向。
为推动人工智能技术在药品监管领域的研究探索，统筹推进人工智能场景创新，更好支撑高水平药品监管，国家药品监督管理局综合司日前印发《药品监管人工智能典型应用场景清单》（以下简称《清单》）。
《清单》列出了四大类共15个具有引领示范性、有发展潜力、针对工作痛点、需求较为迫切的应用场景，包括辅助审评、远程监管、辅助抽检工作、网络交易监管、业务办理及政策咨询、说明书适老化改造等。哪些技术对药品监管场景创新至关重要？如何加速新场景建设和落地？记者采访了相关企业负责人和专家。
审评工作更高效
在《清单》提出的准入审批类典型应用场景中，形式审查和辅助审评备受关注。前者是通过构建基于相关法律法规的大语言模型，实现对申报材料的自动化智能审查，以快速确定材料的合规性；后者是通过将申报材料输入训练后的大语言模型，对材料进行结构化处理，自动提取关键信息，为审评人员节约整理申请资料的时间和精力，让审评人员更专注于专业判断和决策。
由于药品审评审批工作的专业性较强，要建设准入审批类场景，必须有强大的大语言模型作支撑。“基座模型决定着一个大语言模型的基本能力。”腾讯健康AI合理用药产品负责人廉笑介绍。
当前，国内大语言模型大多达到千亿参数规模量级，能较好处理复杂语境下的逻辑推理问题。例如，腾讯混元大模型拥有超千亿参数规模和超万亿预训练语料，能可靠执行任务，是实用级通用大语言模型。应用到医学领域，基座模型可进一步学习医学知识图谱和医学文献，对复杂医学知识、医学理论、药品说明书等方面的理解能达到专业程度。
“基于医疗行业大模型，嵌入药品监管相关法律、法规、政策文件以及业务数据等，再结合药品监管工作痛点、需求较为迫切的应用场景进行多任务微调，就可以训练出应用于药品注册审评辅助场景的‘分身’，帮助审评人员摆脱重复工作。”廉笑说。
服务公众更专业
药品审评审批工作涉及环节多，资料规范要求严。药品审评审批前需要面临海量的业务办理及政策咨询需求，包括药品相关政策、申报数据、试验设计、研究规范化等方方面面问题。
《清单》在服务公众类典型应用场景中提出，人工智能技术适用于各类客服场景，可提高响应速度和应答质量。通过多轮人机对话解答公众各类问题，能降低公众办理查询的操作门槛和人工客服的人力成本，提升业务服务的及时性和规范性。
当前，AI客服、AI主播已进入众多客服场景。但要将其引入药品监管场景建设中，还需考虑如何保障AI药监客服的专业性、准确性等更多问题。
“基于自然语言处理技术，大模型可以利用分析模板对材料进行结构化处理，从而自动准确地提取关键信息，如药品成分、用途、使用方法、检验结果、审评意见等。”廉笑说，大模型具有将业务咨询中的非结构化数据转变为结构化数据的能力，目前已经有大模型在预问诊、电子病历生成等多种专业化医学场景中得到应用。例如，深圳市人民医院引入的预问诊场景，已实现通过引导式提问采集关键内容、促进有效沟通，从而提供更精确的解决方案。
业内认为，基于大模型的智能预问诊场景和审评审批咨询场景有异曲同工之处。审评审批咨询场景也要“吃透”海量专业知识，模拟专业思维进行引导式帮助，在“一问一答”业务咨询的同时，引导咨询者更好了解相关政策，帮助申报企业在“聊天”模式下根据政策和规范快速完成业务申报和查询。
医药研发更精准
“常常有企业在申报前与相关部门沟通交流时才发现，一款药物已经有数百种在研的相似分子结构药物。”中科计算技术西部研究院研究员赵宇说，当前医药研发领域仍存在盲目追踪热门靶点、重复研发、原创风险大等问题。如果能通过创新场景实现高效“药症匹配”，就能更好为医药研发企业和研究人员指明创新方向。
《清单》在辅助决策类典型应用场景中重点提及数据分析与预测。大语言模型具备分析相关文献、资料，挖掘药品监管目标领域前沿动态和热门话题的能力。
“当前精准医疗时代已经开启。要精准评判药品的效用、最大获益和不良反应，都需要对多维度数据进行复杂分析。”赵宇说。
《清单》提出，通过嵌入多模态的药监业务数据、医药行业数据和其他相关领域数据，大语言模型能够进行一定程度的数据推理、分析和预测，生成指定的分析图表，为数据分析报告研究思路提供有价值的参考和建议，并辅助撰写分析报告。这一过程可大大降低人工分析及报告编写的成本，提升数据分析研究的效率，为监管部门更好地了解药品市场动态趋势、预测潜在风险和问题、制定科学精准的监管政策提供有力支持。
据介绍，当前业内已形成药品知识库，包含超36万种市场流通批准的药品信息、11万份药品说明书和200万条以上的药品审核规则等，为大语言模型提供了大量数据资源。
廉笑说，期待以《清单》发布为契机，推动人工智能与药品监管创新融合发展，引导资源聚焦，使人工智能技术在更多药品监管创新场景中实现应用。
数据显示，2023年，国家药品监督管理局受理包括临床试验申请、上市申请等在内的药品申请事项近2万项。如何提高药品审评审批效率，优化工作流程？促进人工智能（AI）与药品监管深度融合是重要方向。
为推动人工智能技术在药品监管领域的研究探索，统筹推进人工智能场景创新，更好支撑高水平药品监管，国家药品监督管理局综合司日前印发《药品监管人工智能典型应用场景清单》（以下简称《清单》）。
《清单》列出了四大类共15个具有引领示范性、有发展潜力、针对工作痛点、需求较为迫切的应用场景，包括辅助审评、远程监管、辅助抽检工作、网络交易监管、业务办理及政策咨询、说明书适老化改造等。哪些技术对药品监管场景创新至关重要？如何加速新场景建设和落地？记者采访了相关企业负责人和专家。
审评工作更高效
在《清单》提出的准入审批类典型应用场景中，形式审查和辅助审评备受关注。前者是通过构建基于相关法律法规的大语言模型，实现对申报材料的自动化智能审查，以快速确定材料的合规性；后者是通过将申报材料输入训练后的大语言模型，对材料进行结构化处理，自动提取关键信息，为审评人员节约整理申请资料的时间和精力，让审评人员更专注于专业判断和决策。
由于药品审评审批工作的专业性较强，要建设准入审批类场景，必须有强大的大语言模型作支撑。“基座模型决定着一个大语言模型的基本能力。”腾讯健康AI合理用药产品负责人廉笑介绍。
当前，国内大语言模型大多达到千亿参数规模量级，能较好处理复杂语境下的逻辑推理问题。例如，腾讯混元大模型拥有超千亿参数规模和超万亿预训练语料，能可靠执行任务，是实用级通用大语言模型。应用到医学领域，基座模型可进一步学习医学知识图谱和医学文献，对复杂医学知识、医学理论、药品说明书等方面的理解能达到专业程度。
“基于医疗行业大模型，嵌入药品监管相关法律、法规、政策文件以及业务数据等，再结合药品监管工作痛点、需求较为迫切的应用场景进行多任务微调，就可以训练出应用于药品注册审评辅助场景的‘分身’，帮助审评人员摆脱重复工作。”廉笑说。
服务公众更专业
药品审评审批工作涉及环节多，资料规范要求严。药品审评审批前需要面临海量的业务办理及政策咨询需求，包括药品相关政策、申报数据、试验设计、研究规范化等方方面面问题。
《清单》在服务公众类典型应用场景中提出，人工智能技术适用于各类客服场景，可提高响应速度和应答质量。通过多轮人机对话解答公众各类问题，能降低公众办理查询的操作门槛和人工客服的人力成本，提升业务服务的及时性和规范性。
当前，AI客服、AI主播已进入众多客服场景。但要将其引入药品监管场景建设中，还需考虑如何保障AI药监客服的专业性、准确性等更多问题。
“基于自然语言处理技术，大模型可以利用分析模板对材料进行结构化处理，从而自动准确地提取关键信息，如药品成分、用途、使用方法、检验结果、审评意见等。”廉笑说，大模型具有将业务咨询中的非结构化数据转变为结构化数据的能力，目前已经有大模型在预问诊、电子病历生成等多种专业化医学场景中得到应用。例如，深圳市人民医院引入的预问诊场景，已实现通过引导式提问采集关键内容、促进有效沟通，从而提供更精确的解决方案。
业内认为，基于大模型的智能预问诊场景和审评审批咨询场景有异曲同工之处。审评审批咨询场景也要“吃透”海量专业知识，模拟专业思维进行引导式帮助，在“一问一答”业务咨询的同时，引导咨询者更好了解相关政策，帮助申报企业在“聊天”模式下根据政策和规范快速完成业务申报和查询。
医药研发更精准
“常常有企业在申报前与相关部门沟通交流时才发现，一款药物已经有数百种在研的相似分子结构药物。”中科计算技术西部研究院研究员赵宇说，当前医药研发领域仍存在盲目追踪热门靶点、重复研发、原创风险大等问题。如果能通过创新场景实现高效“药症匹配”，就能更好为医药研发企业和研究人员指明创新方向。
《清单》在辅助决策类典型应用场景中重点提及数据分析与预测。大语言模型具备分析相关文献、资料，挖掘药品监管目标领域前沿动态和热门话题的能力。
“当前精准医疗时代已经开启。要精准评判药品的效用、最大获益和不良反应，都需要对多维度数据进行复杂分析。”赵宇说。
《清单》提出，通过嵌入多模态的药监业务数据、医药行业数据和其他相关领域数据，大语言模型能够进行一定程度的数据推理、分析和预测，生成指定的分析图表，为数据分析报告研究思路提供有价值的参考和建议，并辅助撰写分析报告。这一过程可大大降低人工分析及报告编写的成本，提升数据分析研究的效率，为监管部门更好地了解药品市场动态趋势、预测潜在风险和问题、制定科学精准的监管政策提供有力支持。
据介绍，当前业内已形成药品知识库，包含超36万种市场流通批准的药品信息、11万份药品说明书和200万条以上的药品审核规则等，为大语言模型提供了大量数据资源。
廉笑说，期待以《清单》发布为契机，推动人工智能与药品监管创新融合发展，引导资源聚焦，使人工智能技术在更多药品监管创新场景中实现应用。
据《自然》20日消息称，天文学家对91对恒星所作的光谱分析显示，大约每12个恒星中就有一个可能吞噬了一个行星。在吞噬一个行星后，恒星的化学构成可能发生改变，这个过程被称为“行星吸收”。通过比 美国加州理工学院喷气推进实验室的一个机器人专家团队，与卡内基梅隆大学机器人研究所科学家合作，开发出一种蛇形机器人，用于调查土星第六大卫星土卫二的地形，以寻找生命的“蛛丝马迹”。相关研究 3月25日消息，去年huawei在Mate 60系列上首发了玄武机身架构，采用一体化金属机身，搭配上超耐用锦纤材质，使整机的抗挤压能力提高10倍，使用更放心。“玄武”是极其坚固的代表，huawei还在问界M9上采用了“ 3月21日，人工智能大模型赋能企业科技创新研讨会在广州召开。中国知网在会议期间发布了专利大数据智能应用产品“AI Pat+”。据中国知网相关负责人介绍，中国知网在人工智能大模型领域的深入研发 近日，民航华东地区管理局向峰飞科技公司颁发V2000CG无人驾驶航空器系统型号合格证，这也是中国民航系统颁发的首个无人驾驶吨级电动垂直起降航空器型号合格证。航空器型号合格证取证是保障航空 美国佐治亚理工学院机械工程师开发了一种控制机器人外骨骼的通用方法。无需专门训练、特别校准，对复杂算法进行调整后，用户穿上外骨骼就可以直接行走。研究成果3月20日发表在《科学·机 。本文链接：15个应用场景发布——打开AI与药品监管融合新空间http://www.sushuapos.com/show-2-7581-0.html
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