报告行业投资评级 报告未提供行业投资评级。[无] 报告的核心观点 1. 生成式人工智能（GenAI）技术正在引发广泛关注,各行业正积极探索如何整合GenAI技术以推动数字化转型。[2][3] 2. 生物医药大健康行业作为高度专业化和知识密集型的领域,GenAI技术在该行业的应用正在快速发展,已经有一些公司和机构通过GenAI创造了全新的产品和服务。[3][4][5] 3. GenAI在生物医药大健康行业的主要应用场景包括药物研发、临床研究、上市及商业化以及临床疾病诊疗等。[102] 报告内容分类总结 1. GenAI技术进展概述 1. GenAI是一种通过学习和理解数据分布,生成具有相似特征新数据的人工智能技术,其核心在于大模型、生成算法和多模态技术的发展。[9][10][11][12][13][14][15][16] 2. GenAI的主要应用领域包括多模态内容生成、翻译、内容理解与分析、科研与创新等。[17][18][19][20][21][22] 3. GenAI的关键技术包括模型训练、微调、检索增强生成（RAG）和提示词工程等,不同技术在不同应用场景下有各自的优势。[24][25][26][27][28] 4. 国内外已经出现多款GenAI大模型,如ChatGPT、Gemini、Claude、LLaMA、Mixtral、StableDiffusion等。[64][65][66][67][68][69][70][71][72][73][74][75][76][77][78][79][85][86][87][88][89][90][91][92][93][94][95][96][97][98][99][100] 2. GenAI在生物医药大健康行业的应用 1. GenAI在药物研发方面可助力靶点发现与验证、分子生成等。[104][105][106][107][108][109][110][111][112][113][114][115][116][117][118] 2. GenAI在临床研究方面可优化监管合规、临床试验中心筛选、药物选择和患者入组、临床研究方案设计和试验报告生成、药物警戒等。[128][129][130][131][132][133][134][135][136][137][138][139][140][141][142] 3. GenAI在上市及商业化方面可应用于学术推广和患者教育。[144][145][146][147][148] 4. GenAI在临床疾病诊疗方面可应用于诊前、诊中和诊后等多个环节。[150][151][152][153][154][155][156][157][158][159][160][161][162] 5. 中医药领域也在积极探索GenAI技术,如数智岐黄、问止中医、华佗大模型等。[122][123][124][125][126] 3. GenAI在生物医药大健康行业的挑战与建议 1. 主要挑战包括数据合规性、监管合规性、数据安全性、场景选择和成本、内部利益协同等。[167][168][169][170][171][172][173][174] 2. 未来展望包括商业化进程加速、应用场景多元化、合规监管完善。[175][176][177] 3. 落地建议包括捕捉变化动态调整、顶层设计数智思维、目标锚定小步快走、能力构建组织提质、合作共行优势互补。[179][180][181][182][183][184][185][186]