齐鲁晚报·齐鲁壹点记者 尹睿 孙佳琪
当屏幕上跳动的代码与实验室里的试剂瓶交相辉映时，一幅“AI + 医疗”的创新图景逐渐具象化。作为山东数字文化集团《数智记者 “齐风鲁韵” 寻龙记》的重要探访站，浪潮集团“云帆医药科研智能体”与“杏林医疗大模型”的两驾马车，在医药研发与临床诊疗两大战场展开突破，用数据与算法重塑行业效率标杆，为“健康中国”注入齐鲁智慧。
云帆出鞘：AI重构药物研发“最强大脑”
药物研发曾被喻为“大海捞针”——耗时多年、耗资数亿元的成功率不足10%。而浪潮企业云推出的浪潮云帆医药科研智能体，正以AI之力重构这一传统范式。
在齐鲁制药的实验室里，科研人员曾深陷专利文献的汪洋。传统模式下，十人团队每周仅能分析几百篇专利，而且受限于研发人员领域熟悉度不同，靶点提取准确率也不高。引入浪潮云帆医药科研智能体后，十人团队精简至一人，每周完成千余篇专利分析，靶点识别准确率提高至90%，大大加速了药物研发进程。“它像一台超级引擎，几分钟就能从全球专利库中锁定目标，构建清晰的‘科研地图’。”齐鲁制药的技术人员感叹。
医药专利靶点提取
浪潮云帆医药科研智能体的核心突破在于打破数据壁垒：凭借其强大的数据分析和理解能力，能在几分钟内精准锁定全球范围的专利库和科研专利中与靶点相关的最新研究成果，并提取出标题、摘要、公司名称、靶点、适应症等关键要素信息，围绕适应症所在领域，实时跟踪全球竞争态势。此外，在浪潮云帆医药科研智能体与DeepSeek大模型的深度融合中，实现了垂直领域大模型的能力跃升，突破了生物医学文本、分子结构、临床数据及专利文献等多元异构信息的语义鸿沟，自主研发了专利语义深度解析引擎，精准提取靶点等关键信息，使通用大模型的逻辑推理能力与医药领域专业知识实现深度耦合。浪潮企业云技术负责人马琳琳透露：“在团队攻克了多项核心技术难题后，我们让AI开始真正理解医药领域的‘专业语言’。”
专利靶点知识问答
值得注意的是，浪潮云帆医药科研智能体的价值不止于研发。在药品生产环节，数字人“内容对比助手”正解决文件管理的痛点。药品说明书、SOP文件等需严格审核，人工比对易疲劳出错。而内容对比助手可兼容word、PDF、图片等格式，快速定位文件差异，精确度提升至90%，为药品合规性管理装上了“智能安检门”。
未来，浪潮企业云计划将智能体扩展至质量控制、生产监测等更多场景，打造覆盖“研发-上市-生产”的全流程AI解决方案。“我们的目标是让制药企业‘人休机不休’，实现24小时智能护航。”马琳琳说。
杏林大模型：医疗前线的智能“超级助手”
如果说“云帆医药科研智能体”为医药研发领域提质增效，具体到我们日常生活中，“杏林大模型”则赋能了百姓就诊、医生看病这些场景，是个在医疗前线工作岗位上，会自己学习，吸取临床经验后不停升级，精进自己“医术”的智能大模型。
浪潮智慧医疗打造的主动健康管理视图（图为演示数据）
在济南市中心医院，“杏林大模型”就像医生的“超级小助手”，正认真地执行它日常的工作，它可以随时解答医生在看病过程中的各种疑问，病人就诊完成后，还能用DRG智能工具快速分析病历。以前，医生们要花好几小时去审核医保，现在有了这个小助手，几分钟就能搞定，在效率上有了质的提升。
人的疾病有成千上万种，具体到每个人身上，更是有不同的表现和治疗康复方案。在山东省疾控中心，基于居民健康档案、疾病史、生活习惯等多维数据，打造个性化营养食谱与运动计划推荐应用，杏林大模型研发团队的技术负责人马良为我们做了这样一个生动的比喻：以前健康管理就像“大锅饭”，大家都吃一样的。现在呢，它能根据每个人的身体情况，量身定制营养和运动方案，让健康管理变成“私人定制”，每个人都能得到最适合自己的方案，这也推动健康管理从“通用化”向“精准化”升级。
聊着天儿就把活儿干完了是一种什么体验？杏林大模型给济南市卫健委做的智能问数系统，更是厉害。工作人员想知道“全市最近30天儿科门诊就诊人次趋势”这种问题，只要随口一问，系统就能立刻分析出关键数据，还能预测未来的变化。而且，它还能把复杂的数据变成简单易懂的图表，决策效率大幅提高。
杏林大模型在医学科研服务场景中的创新应用，为科研人员带来了显著的便利和效率提升。尤其是在专病数据集构建这一极具挑战性的环节中，该模型发挥了关键作用。基于该能力，杏林大模型依托中南大学湘雅医学大数据平台数据，联合湘雅医生，构建了皮肤病、老年病相关的8个专病队列，并形成了一系列宝贵的专病数据集。
马良说：“当杏林大模型自己成为医学专家后，在三甲医院学习到的丰富临床知识，未来还可以为基层医院提供指导性的治疗方案。不仅如此，我们知道，很多三甲医院也是医学类高校，杏林大模型整合的这些临床数据经验，还可以为医学生们提供海量的临床案例，它像一部医学辞典，也像一个医学助教。”
马良也在欣慰地述说着团队对杏林大模型未来的希望和畅想：“接下来我们的方向很明确：要和顶尖高校、研究所深度联手，贯彻‘ALL in AI’核心理念，重点攻破四个主战场——医疗服务管理、基层公卫服务、健康产业发展和医学教育科研。说白了，就是要在这四个战场干三件事：建最好的医疗数据库、磨最锋利的垂直AI模型、做最落地的智能服务。未来，我们会给疾控中心做疫情预警，就像装了个‘AI雷达’；帮社区医院管慢性病就像配了‘智能管家’；在医学院我们甚至能把百万病例库变成‘虚拟教授’。这些都不是空话——我们正在把这些想象变成现实。”
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