医药行业与AI的结合正从实验室走向文档处理与项目管理，带来效率革命。从蛋白结构预测到注册文件翻译，从临床方案撰写到法规跟踪，AI正在重塑医药行业的工作方式。本文将深入剖析医药行业三大环节中AI的落地场景与商业机会，揭示那些看似不性感却最具商业价值的'铲子型'应用。

事情是这样的。

上个月，一个爱丁堡的大学同窗，现在在读博，突然在微信上问我，医药行业用AI，到底能搞点啥？

我说你等会儿，这个问题太大了，我得想想从哪说起。

他说不用那么严谨，就随便聊聊呗。

然后我发现，这个问题我最近被问了不下十次了。

问的人大概分两拨。一拨是我医药行业的老同行，他们看到ChatGPT火了、DeepSeek也火了，但回头看看自己手头那堆临床方案和注册文件，完全不知道AI跟自己有什么关系。另一拨是AI圈的朋友，想做垂直行业，觉得医药听着特别有想象空间，一脚踩进去发现全是ICH指导原则和FDA法规，满眼都是看不懂的缩写，根本不知道从哪下手。

这两个问题其实是同一个问题的两面。

医药行业那么大，AI不是哪都能用的。你得有个判断的抓手。

我自己在判断「医药行业哪个环节适合用AI」的时候，脑子里会自动把整个产品生命周期切成三段。这不是什么高深的理论框架，就是做了几年之后自然长出来的一个思维习惯。

第一段，研发期。新药发现、靶点筛选、蛋白结构预测这些。

第二段我叫它文档中期。从研发结束到上市，临床方案、注册申报、法规跟踪、医学写作，全是跟文档打交道的活儿。

第三段，项目管理期。上市之后的运营、多国注册进度跟踪、客户沟通这些流程性的工作。

每一段，AI能做的事完全不一样，适合的人也不一样。

先说研发期。

这一段的AI应用其实已经走得很远了，但反而是很多医药同行没太意识到的。

AlphaFold2肯定听过吧？DeepMind靠这玩意拿了诺贝尔化学奖。蛋白结构预测这件事，在以前是要靠大量湿实验去一点点磨出来的。

我自己就亲身经历过那种磨。

硕士在爱丁堡生物学院做SCO4393，这是一个来自天蓝色链霉菌的蛋白，参与糖代谢通路。简单说就是研究这种细菌是怎么「吃」和「消化」GlcNAc的。听起来很冷门对吧？确实挺冷门的，全世界研究这一个蛋白的人估计两只手都数得过来。

但这就是搞基础研究的常态。你跟一个具体的小东西较劲几年，就为了把它的脾气搞清楚。

每天泡在实验楼里，做结合实验，跑TDA。

我当时的核心任务是搞清楚SCO4393能和哪些金属离子结合。日常就是配一组又一组不同的离子缓冲液，加到蛋白里，盯着热位移曲线一条一条慢慢跑出来，看Tm值有没有挪动。

我心里默念，这次的Tm往上挪一点啊，再挪一点。

一组实验等大半天到一天，结果出来之后再换下一组离子，再来一遍。

中间还要不停地养菌、纯化蛋白、跑跑胶。

把一个蛋白的脾气搞清楚，可能要磨上好几个月。中间还经常失败，得从头来过。

那种感觉怎么说呢，你知道答案就在那里，但就是要用时间一点一点把它抠出来。

后来试了AlphaFold2。输入序列，跑完预测。

省下来的时间是几个月级别的。

我当时就愣住了。不是愣在技术有多牛，而是突然意识到，我在实验室里那些日日夜夜等着链霉菌长大、等着结合实验跑出结果的日子，有一部分可能真的要被改写了。

当然蛋白结构预测只是研发期AI的一个点。靶点发现、药物设计这些更上游的环节，晶泰科技和英矽智能已经在用AI直接参与新药发现流程了。

还有文献检索这块。我早期用ChatGPT帮我做文献总结的时候，遇到过特别离谱的事。

它给我编造了一篇完全不存在的论文，也就是大家熟知的「幻觉」。

作者名字、期刊名称、发表年份，写得有模有样。我兴冲冲拿去Google Scholar搜，空的。再去PubMed搜，还是空的。

那一瞬间我是真的震惊。

不是因为它错。人都会错。是因为它那么自信地错。没有犹豫，没有「我不确定」的退让，就那么坦然地、有理有据地，把一篇根本不存在的论文塞给我了。

如果我没去查，我可能就引用它了。如果引用了它，我的dissertation就完了。

那是我第一次真切地理解什么叫「模型幻觉」。不是教科书里的术语，是真实坐在你面前、可能毁掉你毕业的那种东西。

后来学聪明了，用Elicit、Consensus这种基于真实文献库的AI搜索工具，效率确实能提升5到10倍，至少不会给你编论文了。。。

这次「被骗」后来反而成了我最大的财富。我现在做任何AI产品，第一反应都是「这个场景如果模型出错最坏会怎样」。条件反射就是从那次差点把假论文写进dissertation里养成的。

但研发期有一个很现实的门槛，你需要同时懂生物化学药学和AI。这两个领域的交叉人才到现在还是非常稀缺的。反过来说，门槛高也就代表着回报大，因为研发早期的一个判断，可能省下来的是上千万的实验成本。

如果你是生信、计算化学方向的在读研究生，说真的，你可能正站在一个很多人羡慕的位置上。

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再说文档中期。

这一段是我自己投入最多时间的地方，也是我觉得目前最容易跑出来落地产品的阶段。

很多朋友可能不知道，一个新药从做完研发到最终拿到批文上市，中间要经历多少跟文档较劲的活儿。临床方案撰写，注册文件翻译（中英、中欧、中日、中韩，各种语言对），FDA和EMA和NMPA的法规跟踪，医学综述、SOP、CSR的撰写，BD对接的商务邮件。。。

我有时候觉得，医药行业90%的工作量，就是在跟文档死磕。

AI在这一段能干嘛？我自己摸下来，核心就是三板斧。

第一板斧，RAG补充垂类知识。

通用大模型不懂医药行业的术语和规范。你直接问Claude「ICH E6(R3)跟E6(R2)的主要区别」，它大概率给你瞎编。但如果你把FDA指南、ICH指导原则、公司内部SOP这些文档灌进向量库，让模型回答的时候先检索再生成，幻觉率能降一半。

技术门槛不高，但对医药场景是刚需中的刚需。

第二板斧，LLM辅助写作。

注意，不是让AI完全代替人写，是让AI做初稿+校对+翻译润色，人来做关键判断。

我自己做的翻译Agent就是这个思路。把一份注册材料翻译从5天压到1到2天。

但这个事情没有想象的轻松。上线后我专门建了一个Bad Case池，每个翻译错误都要归因。比如有一次模型把临床报告编号「CR-2024-001」翻成了「临床报告2024之一」，差点直接发出去——这种事在注册场景就是事故。

修这种坑的过程就是Prompt一层一层加约束的过程。加数字校验规则、加关键字段强制保留、加独立审核模型做交叉检查。47条Bad Case一条一条修过来，才有了今天可以信赖的版本。

第三板斧，结构化信息抽取。

法规更新动辄上百页PDF。

举个真实例子。FDA每个月会更新Guidance Document，一份典型的PDF是80到120页。要让团队人工读一遍找「和我们产品相关的条款」，得花掉两三个人一整天。

让LLM读一遍、按「我们产品名 + 目标市场 + 生物类似药」做关键词筛选、再做分级提醒——10分钟搞定，准确率95%。

人不用再一页页翻了。

这三板斧听着好像也没什么高深的对吧。

嗯，就是没什么高深的。

但关键在于，文档中期这些场景天然满足一个黄金组合，高频、标准化、错误代价大。翻译错了一个术语可能导致注册被驳回，法规漏看了一条可能引发合规风险。这种场景下，企业是真的愿意为效率提升掏钱的。

而且这一段的技术门槛已经被拉得很低了。Coze、Dify、LangChain这些工具基本上把开发门槛降到了「会写Prompt就行」的程度。你作为医药行业的人，对场景的理解就是最大的护城河。你知道哪些术语绝对不能翻错，你知道哪些法规条款最容易变动，你知道临床方案里哪些部分是模板化的、哪些必须人工审核。。。

这些东西，一个纯做AI的人，可能花一年都摸不透。

你对场景的理解，就是你最大的壁垒。

这句话我想再说一遍。

最后说项目管理期。

到了这一段，关键词从「内容生成」变成了「流程编排」。

跨国注册项目的进度自动跟踪+风险预警，临床试验的Site进度监控+异常自动告警，客户邮件的自动分类+翻译+回复模板生成，多语种会议纪要自动整理。。。

AI在这段的形态不再是你问它它答了，而是Agent。主动监控，主动行动。

我自己做的一个东西就是这种思路。FDA和EMA的监管情报工作流。每天自动爬取官网更新，用药物名+目标市场做双层筛选，LLM做摘要+影响分析，然后自动生成结构化周报发到团队。

以前这些活儿需要一个人每天花两三个小时盯着，现在一个Agent搞定了。

一个Agent承担1到2个人的工作量。这就是项目管理期AI的杠杆效应。特别适合那些「高人力消耗 + 模式化决策」的环节。

好，三段说完了。

但说真的，这篇文章真正想聊的，是接下来这段。

很多人想做医药AI的时候，第一反应是奔着研发期去的。

这太正常了。新药发现、蛋白设计、AI制药，每一个词都自带光环，听着就很诺贝尔奖，很Nature封面。投资人爱听，媒体爱写，社交场合讲出来逼格瞬间拉满。

我非常理解这种想法。

但我自己3年做下来的经验告诉我，最容易跑出落地产品的，反而是那个听起来最不性感的文档中期。

为什么呢。

数据更容易获取——FDA和EMA的指南都是公开的，公司内部SOP和模板也都齐全。不像研发期，你想做新药发现首先得有独家化合物库或临床数据集。

场景更标准化——临床方案有ICH GCP的固定结构，注册文件有CTD格式要求。同样的翻译模板我能用5年，同样的法规跟踪流程我能跑3年。

用户验证更快——同事拿你做的工具用一周，就能告诉你好不好使。不用等三年五年的临床终点出来。

商业模式更清晰——企业为人力效率提升掏钱，这个逻辑是过去30年企业SaaS的基本盘，不需要重新教育市场。

我自己的3个AI产品，翻译、评测、情报，全部集中在中期。

这不是巧合，是想清楚之后的主动选择。

作为一个有医药背景但AI经验还在积累中的人，中期就是我的「能力圈和增长圈的交集」。我不需要去跟计算化学的大牛拼研发期的技术深度，也不需要去跟互联网PM拼项目管理的工具熟练度。我只需要发挥我最独特的东西，我既懂医药场景，又能把AI工具用起来。

这个交集，就是我的位置。

想了想，这个道理好像不只适用于医药行业。

每一次技术浪潮来的时候，所有人的注意力都在最前沿、最酷炫的方向。AI制药、自动驾驶、量子计算，媒体和投资人追着跑的全是这些。但历史反复证明，真正最先跑通商业闭环的，往往是那些「不够性感但足够刚需」的中间环节。

就像淘金热的时候。

真正发财的不是那些拿着锄头下河淘金的人，是卖铲子的、卖帐篷的、开旅馆的。

这个故事被讲了无数遍了，但每一次技术革命来的时候，大家还是会本能地冲向金矿，而忽略铲子。

你想想看，在AI这一波浪潮里，翻译、文档处理、信息抽取、流程自动化，这些是不是也挺像「铲子」的？不够酷，不够性感，发不了Nature，上不了热搜。

但真的有人买。

如果你是医药行业的人，想试试做AI产品，从文档中期切入。门槛低，反馈快，能积累真实的产品经验。一开始可能会觉得这些东西不够酷，好像在做「脏活累活」。但坚持做下去你会发现，你积累的场景理解和用户反馈，才是最值钱的东西。

如果你是AI圈的人想做医药垂直，找一个有医药行业经验的合伙人。你做不了他能做的，他做不了你能做的。加起来，就是这个市场上最稀缺的复合视角。

回到最开始那场对话。

我把这套三段式说完之后，那个爱丁堡的同窗想了一会儿，回我一句，我还以为你会跟我聊什么AlphaFold3，什么AI从头设计蛋白呢。

我说，那些确实很酷。但那是别人的故事。

我能讲的，只有我自己做过的那些不够性感的事。

翻译。评测。情报。

听着确实不酷。

但你知道吗，3年前我在爱丁堡的实验室里，等着那一管链霉菌长起来的时候，完全没有想到，有一天我会坐在这里跟人聊怎么用AI写临床方案、怎么自动跟踪FDA法规更新。那时候我觉得研发才是正道，文档什么的，不就是打杂嘛。

后来我发现，这个世界上大部分真正创造价值的事情，从外面看都挺像打杂的。

大时代啊。

每个人都在找自己的位置。

不知道这些对你有没有用。可能有些想法还不成熟，但我已经把我知道的，毫无保留地摊出来了。

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