中国信通院对话国药数科：AI行业云助推医药数智化变革

眼下，国家“十五五”规划建议明确提出全面实施“人工智能+”行动，各行各业都在加快AI与产业场景的深度融合，医药行业的数智化落地路径成了焦点。近期，中国信息通信研究院云计算与数字化研究所云计算部副主任李哲与国药数字科技（北京）有限公司的技术总监罗皓、市场总监孔德乐进行了座谈，主要探讨了医药行业云+AI的落地路径、智能审方助手项目的创新实践以及各行业的AI落地方法论，旨在为医药及更多行业的AI技术融合提供借鉴。

随着医药流通、零售及医疗机构处方量的不断增长，传统人工审方长期受制于人力不足、手写处方识别困难、各地医保规则标准不一以及用药风险难以提前防控等难题，行业对数智化升级的需求十分迫切。作为国药集团数字化运营的载体，国药数科聚焦医药业务核心场景，依托国药云构建了智能辅助审方助手，成为了医药行业AI落地的一个创新典范。

行业云与AI：协同融合、相互赋能

在国药数科的实际应用中，国药云作为基础底座发挥了核心作用。

谈到云与AI的关系，嘉宾们都认为，行业云积累了大量可复用的场景和行业数据，业务方可以通过像搭积木一样的方式迅速孵化出场景化的AI能力。行业云和AI是一个协同融合、相互赋能的技术架构体系：云为AI提供了数据和能力的底座，而AI则让云的价值在业务端加速释放。

行业智能化核心命题：人机关系的处理

访谈期间，李哲提出了一个关键问题：行业要实现智能化，最需要解决的核心问题是什么？孔德乐给出了答案，那就是人与人工智能的关系。

“人类文明最大的经验教训，是对人性的宽容和对技术的警惕。”国药数科团队将辅助审方智能体定位为“助手”。然而，一个助手需要人持续进行校正，工作量巨大的药师每天还得去教导这个“看不见摸不着”的助手。这种关系并非一成不变，随着技术进步和药师与助手的不断磨合，人机之间最终会形成怎样的协作模式，值得我们期待。

模型选择：不选最强，只选最适配

AI落地过程中，模型的选择至关重要。关于国药数科在场景落地中的模型策略，罗皓坦言，在AI真正落地时存在一个常见误区——“认为挑选一个能力很强的大模型就能解决所有问题，但事实证明这种观点往往不成立。”

因此，国药数科的做法是将复杂的业务场景拆解为若干个相对简单的子问题，然后为每个子问题匹配最合适的模型。构建结构化或半结构化知识库时选用推理能力强的模型；而在药店前端审核环节，需要快速应答，则选择反应更快的模型。

未来五到十年：唯一不变的是“变化”

展望未来五到十年AI对产业、医药行业乃至社会的影响，嘉宾们一致判断：技术日新月异、发展迅速，充满不确定性，包括当下许多研究都可能被新技术取代，但唯一确定的就是变化的趋势本身。在医药研发、医疗诊断等相关领域，AI时代带来的改变一定是颠覆性的。

面对颠覆性变革，嘉宾们建议企业和从业者从两方面着手：一是对技术变化保持高度敏感，技术方案和模型迭代极快，只有站在潮头，才能更快响应业务需求。二是紧跟业务变化和业务痛点，医药行业正在经历深刻变革，“原来不是问题的问题变成了新问题”，要敏锐捕捉，让以AI为代表的新技术真正解决一线痛点——让药师、物流人员、各类医药服务人员切实感受到技术革命给工作带来的积极影响。