摘要：埃森哲生成式AI案例_5 医疗科学内容生成与优化平台

埃森哲生成式AI案例_5

医疗科学内容生成与优化平台

生物制药企业在科学内容产出环节长期面临效率瓶颈，传统流程中内容撰写、多利益相关方审核及监管机构提交过程成本高、劳动密集且耗时，医学作者需在有限时间内分析大量临床数据并遵循多套标准，难以匹配快速迭代的研发节奏。大型药企同时面临药物研发数据处理挑战，如蛋白质模型预测、omics分析等关键环节耗时较长，进一步制约研发效率提升1。

针对上述痛点，埃森哲构建的医疗科学内容生成与优化平台聚焦两大核心应用场景：一是临床试验报告与学术论文初稿生成，实现复杂报告文档的快速设置及临床数据向文字表述的自动化转化；二是药物研发测试报告整合与标准化，覆盖蛋白质模型预测和omics分析等专业工作流1。技术方案层面，平台采用双轨架构：在自然语言生成维度，部署专业领域LLM模型（如Yseop Copilot），深度整合临床试验数据与文献库，自动生成结构化内容并与文档和数据管理工具无缝集成；在生物信息学分析维度，通过AWS SageMaker构建机器学习模型推理 pipeline，结合AWS High Performance Computing (HPC) 和AWS HealthOmics服务加速治疗发现，支持AlphaFold等健康组学管理工作流的高效运行1。

实施成效：平台通过生成式AI技术重构内容生产链条，显著缩短从临床数据到合规文档的转化周期，同时借助标准化数据处理流程提升蛋白质模型预测和多组学分析效率，为药物研发全流程提供端到端的智能支持。

实施成效

在医疗服务领域，该技术框架已延伸至临床研究场景。印度最大癌症护理网络HCG与埃森哲合作，利用生成性人工智能和深度学习技术分析多维度、多组学患者数据，重点识别肺腺癌和头颈癌的分子特征，推动精确医学发展与治疗路径优化，验证了平台在真实世界临床环境中的适应性与扩展性。

来源：东子科技