摘要：这是近两年来医疗及生命科学企业最为关注的问题。或许有人给出的答案是数据，有人给出的答案是模型能力，有人则更为看重落地后的商业回报。但实际上，从推动行业整体发展的视角出发，行业更可能需要的是一个具有完整架构，能满足从研发到注册再到商业化完整产业链需求的解决方案。
当生成式AI的行业价值已被验证，医疗及生命科学企业究竟怎样才能抓住发展机遇？
这是近两年来医疗及生命科学企业最为关注的问题。或许有人给出的答案是数据，有人给出的答案是模型能力，有人则更为看重落地后的商业回报。但实际上，从推动行业整体发展的视角出发，行业更可能需要的是一个具有完整架构，能满足从研发到注册再到商业化完整产业链需求的解决方案。
在这套方案里，企业能够找到足够丰富且性能强大的工具去挖掘数据价值，去拓展生成式AI的应用边界。而如此庞大的“解决方案”，显然并非一家企业所能产出，因此，在此基础上，集百家之所长，共建医疗及生命科学生成式AI生态，便至关重要。
“亚马逊云科技医疗及生命科学行业峰会”近日在上海举办，邀请行业知名企业共探生成式AI的技术、应用及行业价值链共建要点。
01
构建三层级行业解方案，亚马逊云科技携手行业伙伴引领生成式AI发展
“从2024年开始，我们处于一个科技巨变的时代之中，驱动行业创新的科技底座从传统的IT、云计算变成了生成式AI。”峰会伊始，亚马逊云科技行业集群总经理沈涛如是说道，“亚马逊云科技作为全球云计算领导者，也在不断探索并引领生成式AI发展，并据此赋能客户开展相关实践。”
整体来看，亚马逊云科技的生成式AI解决方案共有三个层级——基础架构层、医疗及生命科学行业应用层以及中国本地行业解决方案层。
其中，基础架构层主要提供基于Amazon Bedrock、Amazon SageMaker、Amazon DataZone的普适性人工智能与数据服务，主要满足企业构建模型、扩展生成式AI应用需求。
在此基础上，为满足医疗、生命科学行业特有的监管、数据格式等要求，亚马逊云科技又推出了医疗及生命科学行业专有的Amazon HealthOmics、Amazon HealthImaging等服务（医疗及生命科学行业应用层）。
并且，为了进一步满足在中国本地的企业发展需求，亚马逊云科技还推出了专有的解决方案，涵盖智能医学内容生成中心、医疗数据智能分析助手、智能客服、蛋白质结构预测工作台、智能注册申报、新药研发高性能计算方案等服务（中国本地行业解决方案层）。
亚马逊云科技医疗及生命科学行业负责人张湛强调：“无论是采用我们的通用服务还是行业特有服务，都需要走出第一步，那就是将应用和数据上云，因为只有上云才能充分利用云的弹性、安全性和可用性。而这，对于生成式AI的应用和扩展十分重要。”
亚马逊云科技数据上云的观点得到了诸多企业的认可和支持。GE医疗大中华区首席信息官黄立表示，自2020年开启数据上云工作后，在云计算/生成式AI的探索道路上，亚马逊云科技便一直是GE医疗的合作伙伴。GE医疗与亚马逊云科技的合作主要包含三个方面：一是业务系统云化；二是包含数据中心在内的所有应用和平台的现代化改造；三是对生成式AI未来的持续创新探索。
尔后，亚马逊云科技全球医疗及生命科学行业高级总监Arafat Mlika分享了生成式AI对价值链带来的改变，即加速药物研发、临床试验和商业化三个领域的创新：在药物研发方面，通过生物基础模型训练、研究实验室和研究智能体来优化靶点识别流程；在临床试验方面，通过现代化数据基础设施和AI应用来提高试验效率；在商业化方面，运用AI增强医药代表能力并实现商业知识的普及。同时，Arafat Mlika分享了全球知名医疗及生命科学企业携手亚马逊云科技开展的生成式AI实践。例如，强生与亚马逊云科技就数据、应用的云迁移达成了多年的战略合作，且双方在生物特征、数据安全、建模与模拟等领域亦达成合作。
专注于AI小分子药物研发的望石智慧则在亚马逊云科技的助力下搭建了起了一套基于多模态3D分子生成的小分子药物设计平台。望石智慧创始人&CEO周杰龙表示，只有训练和学习了化学语言的行业垂类AI大模型才能成为医药行业的DeepSeek，并且，单一模型无法解决所有研发问题。因此，望石智慧提出Model+X，以多模态分子表征的AI生成大模型为基座，以数智化建设为导向，分子设计为起点，基于用户需求，推动打造个性化药物设计集成平台。
吉利德则从企业文化、应用领域、基础架构及内部监管四个方面介绍了公司在开展生成式AI实践的经验。在吉利德中国信息技术部负责人周虹看来，像生成式AI这样的新兴事物难免会伴随着一个在未知中探索的过程，例如对新技术能力边界的好奇。因此，“拉齐”对生成式AI知识和能力的理解十分重要。对此，吉利德开展了多种对于生成式AI学习的创新举措，提升了生成式AI在公司内部的认知水平，并收集和梳理了来自各业务领域基于生成式AI的应用需求。
在基础架构、应用建设方面，吉利德采用了基于亚马逊云科技的私有云部署方案，构建起了包括医学知识库、AI文档分析、AI翻译助手等企业级生成式AI应用。
此外，为持续推动生成式AI在医疗及生命科学行业的发展，在峰会举办当天，亚马逊云科技携手徐汇区科学技术委员会、百济神州、默克中国、望石智慧、英矽智能、瑞康医药、研发客启动了生成式人工智能赋能生命科学价值链的合作启动仪式。
02
详解亚马逊云科技生成式AI解决方案，如何解决模型能力、数据安全、算力资源问题？
峰会上，亚马逊云科技大中华区解决方案架构总经理代闻、亚马逊云科技大中华区专业服务事业部总经理王承华分别详细分享了亚马逊云科技如何从基础架构到落地应用全链路满足企业不同需求。
亚马逊云科技大中华区解决方案架构总经理代闻强调，现阶段生成式AI在医疗及生命科学行业的应用落地，模型能力仍是根本。
为了给客户提供更丰富的生成式AI模型选择，亚马逊云科技通过Amazon Bedrock提供了丰富的模型。既有亚马逊云科技自研的Amazon Nova系列模型，包括仅处理文本的Nova Micro模型，能够以极低的延迟和成本提供响应；极具成本效益的多模态模型Nova Lite，能够快速处理图像、视频和文本输入；功能强大的多模态模型Nova Pro,可在准确性、速度和成本之间实现绝佳平衡，适合多种任务；即将发布的Nova Premier模型，则是能力最高的多模态模型。
此外，Amazon Bedrock上还优选了一批顶尖的大模型，包括AnthropicClaude和DeepSeek。同时在此基础之上，Amazon Bedrock Marketplace还集聚了100余种的流行基础模型可供开发者探索、测试。模型选择的多样性拓宽了落地场景的边界。
代闻还分享了生成式AI相关的最新技术趋势，包括了强化学习、知识蒸馏、Agentic AI和MCP(Model Context Protocol)等前沿概念，并详细分析了在亚马逊云科技上如何使用这些新技术实现生命科学行业的业务创新。
在技术落地应用方面，亚马逊云科技大中华区专业服务事业部总经理王承华表示，考虑到生命科学行业数据合规强监管的特性，以及当下算力资源的特殊性，亚马逊云科技推出了Cloud Raiser - Hybrid解决方案，可支持云上云下计算资源和数据资产的统一管理，并能保护敏感数据、与其他系统实现灵活集成，为后续拓展打下坚实基础。
为使参会者对亚马逊云科技的战略及技术实力有更为明显和直观的感受，本次会议设置三大展区：第一个展区为医疗及生命科学行业创新区，来访者则可直观感受亚马逊云科技与望石智慧、云程、华讯、源资等企业打造的行业解决方案；第二个展区为生成式AI构建者体验区，来访者可现场体验由亚马逊云科技与Dify、硅基流动、柯基数据等公司共同打造的各类模型与服务平台；第三个展区介绍了亚马逊云科技为服务本地企业，植根中国的交付服务能力与创新中心项目。
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从医药到医疗，国内外知名企业与亚马逊云科技的生成式AI联动实践
赋能行业伙伴更好更高效地探索生成式AI落地应用，携手行业伙伴共建价值链共同推动生成式AI发展一直是亚马逊云科技的使命与愿景。
在赋能行业伙伴方面，亚马逊云科技医疗及生命科学行业方案高级总监黄庆春透露，亚马逊云科技强调从客户出发，采用（客户需求）倒推法开发产品、提供服务。因此，亚马逊云科技现阶段所提供的产品和解决方案，均为满足客户某些需求而生。
和黄医药副总裁唐飞则以《生成式AI革新药物研发》为主题，分享了和黄医药在生成式AI方面的探索。据其介绍，和黄医药与亚马逊云科技的合作主要聚焦在三大场景：一是智能文档管理；二是部分业务场景中数据的自动执行；三是药物研发。
同时，唐飞强调，生成式AI的应用除了需要解决知识储备和幻觉等问题外，还需注重人机协作。具象化理解则是“人工智能给到科研人员一个灵感、一个思路和起点，科研人员再根据这些反馈提出新的问题，并再回馈给人工智能，如此循环往复，直至‘找到’最终答案”。在这一过程中，问题被不断细化，人工智能所承担的工作即提供灵感并在人的引导下逐步承担较为复杂和困难的工作。和黄医药与亚马逊云科技所达成的三个合作，均按此思路开展。
罗氏资深架构师张驰透露，罗氏中国与亚马逊云科技的渊源始于2019年的数据上云，尔后双方逐步深化在各领域的合作。例如，亚马逊云科技的S3 Metadata能够近乎实时地自动生成可查询的对象元数据进而加速数据发现并提升数据能力。Amazon S3 Metadata可简化罗氏可扩展元数据系统的构建，自动为新数据的摄入生成更新元数据，助力其快速识别可为前沿人工智能应用提供支持的相关数据集，进而助力其在个性化医疗领域实现突破性创新。
百济神州GTS总监顾伟宏则详细介绍了与亚马逊云科技合作打造的人工智能中台。现阶段很多应用程序会集成很多AI能力和应用，但整体呈现出分散特点，进而导致精力和时间的大量投入。在此背景之下，人工智能中台的构建能够帮助企业尽量减少“重复造轮子”。
基于此，百济神州通过人工智能中台的构建，实现了企业内部数据、模型、用户体验和业务场景的有机串联。并且，由于该人工智能中台构建在云基础架构设施上，因此能够确保企业内部可以持续通过新技术的迭代找到新的业务增长点进而在实现降本增效的同时无需重复投入部分技术工作。
拜耳中国数字化转型与IT决策科学与AI负责人毕伯竹则聚焦拜耳内部人工智能目标用户——医药代表，谈及了生成式AI的应用价值和挑战。毕伯竹表示，在大模型时代，医药代表对信息的需求已经转变为能够快速地获取有效信息和更加智能的用户交互。基于此，拜耳携手亚马逊云科技，打造了内部的赋能场景以及逐步引入智能体以满足医药代表上述需求。
峰会的最后，艾昆纬管理咨询数字科技事业部亚太区负责人许朝杰、ArisGlobal中国区总经理高维钧、百盈集团执行董事周晨、CMAC医学事务生成式AI联盟负责人/柯基数据CEO吴刚以《如何打造具有业务价值的企业级生成式人工智能应用》为主题进行圆桌讨论。
这些参会分享的企业是亚马逊云科技的众多医疗及生命科学客户的代表。入华14年以来，凭借广泛的基础设施覆盖和安全合规的理念，亚马逊云科技已沉淀了几百万行业用户并在全球有超10万的合作企业。
但亚马逊云科技并未止步于此，在未来，亚马逊云科技还将携手行业合作企业共同探索新的行业增长点。针对生成式AI已取得一定探索成绩的细分领域，亚马逊云科技将进一步赋能其实现基于生成式AI的深层次业务转变；针对生成式AI应用尚处于初级阶段的细分领域，例如医美、动物健康与动物营养、作物科学、家庭护理等，亚马逊云科技也将陪伴其开始从0到1的生成式AI落地探索。
从政府机构到行业龙头标杆企业，从生成式AI 应用程度较高到应用刚起步的细分领域，亚马逊云科技势必将携手越来越多的行业合作企业，持续迭代升级生成式人工智能解决方案，重构整个医疗及生命科学价值链！
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来源：动脉网
