讲师介绍

王浩老师表示主要表现在变革交互方式、丰富产品种类、新兴商业模式、构建生态平台四个方面。一是交互界面发生变革，自然语言成为用户发布操作指令的新模态，友好度和功能性的显著提升；其次大语言模型丰富现有产品种类，塑造新兴商业模式，进而构建新兴生态，塑造了移动互联网后新的流量入口。总之，大语言模型将改变数字产业生态，推动数字产业生态的变革与发展。

大语言模型在药品质量管理领域的应用场景是多样的，例如在药品质量检测、药物配方优化、药品生产过程监测、药物稳定性预测、真假药品识别、药品疗效预测六大领域，不仅可以提高生产效率和产品质量，还可以在新药研发的不同阶段提供强大的支持和指导。

鸿翼医药InWise，是集模型训练和智能能力演示于一体的人工智能平台。具备文本、图像和知识图谱的全场景智能能力，集语料、算法、标注、训练于一体，通过应用落地实现业务产品的智能化赋能。

鸿翼医药积极探索大语言模型LLM的实践，在InWise人工智能平台上研发搭建垂直、专用、自主可控的鸿翼医药“大模型”系统，通过海量行业数据投入，近百亿参数喂养训练，不仅实现专业领域的AIGC智能化应用，且可内置在客户各类业务系统中提供专用服务。

支持文本、表格、图表等多形态的多轮问答，从外部法规库、内部SOP库智能搜索，根据相关内容直接加工和归纳生成答案。

查 质量法规语义搜索，通过AI语义理解能力实现第三代法规搜索

答 质量法规智能问答，在搜索的基础上，利用大模型问答，提高正确率

写 质量管理文档生成，根据内部SOP、模板、参数等快速生成初级报告

审 质量管理文档审核，实现自动化审核报告、文档，并实现提示和修复

核心应用二：基于专业领域数据的自动总结分析

根据医药专业知识，指南法规，内部文件，SOP等语料库，设定写作协作，大语言模型，完成数据代填、文本填充，生成各类项目总结报告。

核心应用三：可溯源验证的业务咨询助手

基于企业内部知识库和公开知识库（法规指南，百科，专业论坛，科技文章甚至医药专业文献等），自然语言问题返回答案可作参考条款溯源，确保信息的准确性、可靠性、时效性。

大模型核心应用四：实现智能化写作

全面的AI智能写作插件工具，拥有智能排版、AI润色、AI续写、标题助手、智能纠错、素材搜索等强大功能实现智能写作全场景覆盖。

快速无感的融入工作环节，提高写作效率和质量

鸿翼药学院的系列公益讲堂之后也将持续面向业内同仁，欢迎关注鸿翼医药公众号，留意后续课程信息。