药企 AI 落地

药企 AI 落地通常围绕研发资料、医学信息、合规审查、销售支持、内部知识库和流程自动化展开。药企数据敏感、流程严谨、审计要求高，因此 AI 应定位为受控辅助系统，而不是替代专业审核。

适用场景

场景	AI 可以做什么
医学资料检索	在说明书、文献摘要、产品资料和内部 SOP 中检索依据
合规材料初筛	检查宣传材料是否缺少必要依据或存在明显风险表述
研发知识库	整理实验记录、项目资料、会议纪要和内部问答
销售支持	为销售或医学团队提供已授权资料的快速查询
流程自动化	自动整理审批材料、生成摘要和提醒缺失项

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flowchart LR
  A["药企资料"] --> B["权限与脱敏"]
  B --> C["RAG 知识库"]
  C --> D["FDE 执行引擎"]
  D --> E["医学/合规/研发场景"]
  D --> F["审计日志"]
  E --> G["人工复核"]

风险点

医学和合规内容必须保留来源引用。
对外材料不能由 AI 自动发布。
研发、临床、销售和医学资料需要分级授权。
模型输出应作为辅助建议，而非最终医学或合规结论。
外部模型处理敏感资料前必须确认数据边界。

落地路径

从内部资料问答或合规材料初筛开始，避免一开始进入高风险自动决策。
建立文档来源、版本、权限和引用机制。
用真实失败案例构建评估集，验证 AI 是否会误引、漏引或编造。
对高风险输出设置人工复核和审计记录。

FDE 建议

药企项目应优先建设可控的 RAG 知识库、数据安全和 LLMOps。只有当资料来源、权限和审计都稳定后，才逐步扩展到更复杂的流程自动化。