南京柯基数据科技有限公司近日发布了一份题为“基于知识增强DeepSeek大模型的医药数字化营销新范式”的行业研究报告。这份报告深入探讨了医药行业中数字化营销的新模式,特别强调了知识图谱与大模型技术在医药健康营销AI中的应用,以及这些技术如何重塑医药行业知识服务逻辑。报告中还分析了医药营销服务的核心诉求、医工结合趋势、人工智能技术路线、场景及案例,并提出了落地挑战及建议。这份报告汇集了丰富的行业数据和专家见解,对于理解医药行业数字化转型的前沿动态和未来趋势具有重要价值。
医药数字化营销的新范式:AI技术引领行业变革
数字化浪潮下,医药行业正经历着一场深刻的变革。传统营销模式逐渐被基于知识增强DeepSeek大模型的医药数字化营销新范式所取代。这一新范式的核心在于利用人工智能技术,特别是大模型和知识图谱技术,重塑医药行业的知识服务逻辑,提升效率,降低费用,实现合规管理。
AI技术在医药行业的应用场景广泛,从内部效率提升、合规数字化营销、患者教育到临床研究,AI正成为医药健康产业的新驱动力。例如,通过DeepSeek大模型的本地部署,医院能够全面使用AI应用,开启“AI医院”建设的新篇章。目前,已有超1000家医院部署了DeepSeek,覆盖了患者服务、科研、诊疗、办公、管理等各个方面。
政策环境的变化也为医药数字化营销提供了新的机遇。带量采购政策的实施意味着大品种成熟产品高毛利时代结束,医药反腐的加强使得合规数字化学术营销产品成为亟需。《医药代表管理办法》征求意见稿的发布,更是对医药营销提出了新的要求。
社会环境和市场趋势的变化同样不容忽视。基层市场的加速拓展,新药研发的加速,以及医患一体化的数字营销新模式的出现,都为医药数字化营销提供了广阔的发展空间。技术趋势上,大模型技术和知识图谱技术的应用,为医药知识服务带来了巨大的增长空间。
AI技术在医药营销中的应用,不仅提高了效率,降低了费用,还实现了合规管理。医院科室主任关注的是如何通过AI大模型结合,实现患者高效管理、临床技能提升、科研学术地位的提升。AI科研工具、AI科研平台、专病领域大模型、AI数字人、学术会议AI培训等,都是实现这些目标的重要手段。
在医药大健康企业营销AI数字化转型场景中,大模型的价值体现在对内提升研发、营销及内部管理效率,对外提升线上线下渠道转化率,用户使用产品依从性。知识生产自动化&交互智能化,成为降本、增效、合规的关键。
医药大模型落地面临的挑战也不容忽视。大模型存在幻觉、循证溯源问题,GraphRAG解决方案提供了一种有效的应对策略。通过知识图谱进行行业知识补全,基于知识图谱和知识库做检索和内容生成,专业领域丰富上下文语义,企业级知识库&Chatbot微调,可以提升问答精准度和知识冲突的解决能力。
医药大健康企业营销AI数字化转型场景中,成熟场景和探索场景并存。大模型价值在于业务价值的提升,对内提升研发、营销及内部管理效率,对外提升线上线下渠道转化率,用户使用产品依从性。知识生产自动化&交互智能化,降本、增效、合规成为关键。
医药行业数字化营销AI产品现状及问题,AIGC大模型价值显著。人工打标签、构建图谱和生成FAQ等内容成本较高,由于强合规要求导致内容重复审核,推广的时效性较差。知识图谱的问答等应用,还需要人工做不少模板。人机交互智能化程度不高。降本、合规、增效成为大模型提供的价值所在。
在医药健康营销AI领域,判别式和生成式AI技术各有优势和劣势。判别式AI技术可解释、可见可审核的知识资产,擅长决策类、个性化推荐等,但需要预先构建,从海量文献构建和运维成本较高,智能化交互中等、领域迁移能力一般。生成式AI技术迁移能力强、智能化交互程度高,擅长做对话、文本生成、信息抽取等工作,但存在幻觉、黑盒、运维难、缺乏解释性,不擅长做决策类。
医药大健康企业营销AI数字化转型,需要平衡合规、成本、效率、智能化。顶层设计、小步快走、快速迭代是关键。场景选择、ROI性价比、数据敏感性、循证等级要求、私有部署vs公开API、开源vs商业化框架平台,都是需要考虑的因素。自动化数据治理、多源异构数据处理、OCR&检索定位、文档、图片、表格、视频多模态处理、自动分类、标签和知识图谱构建及更新、持续维护标签能力、人机协同的智能运维能力,都是实现这一目标的重要手段。
这篇文章的灵感来自于《基于知识增强DeepSeek大模型的医药数字化营销新范式》这份报告。除了这份报告,还有一些同类型的报告也非常有价值,推荐阅读,这些报告我们都收录在同名星球,可以自行获取。
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