北京清華長庚醫院與北京電子數智科技有限責任公司（北電數智）近日正式簽署戰略合作協議，宣布共同開發國內首個面向藥學領域的專用大模型。該項目聚焦特殊人群用藥安全，通過人工智能技術優化藥學服務流程，旨在提高老年人、兒童及孕產婦等群體的用藥評估效率與精準度。
當前，藥學服務面臨多重挑戰：藥品信息更新迭代加速，新藥研發與上市周期縮短，而特殊人群因生理特征差異及藥物相互作用復雜性，對用藥安全評估提出更高要求。傳統依賴藥師個人經驗的工作模式在應對海量數據和復雜場景時，已難以兼顧效率與準確性，成為醫療機構提升服務質量的瓶頸。
技術實現方面，該大模型將依托北電數智自主研發的“星火·醫療底座”平臺，整合清華長庚醫院豐富的臨床數據資源。作為國家藥品監督管理局認證的藥物臨床試驗機構，該院具備腫瘤、心血管、神經系統等30個專業領域的試驗資質，并擁有跨學科臨床研究團隊。這些數據與專業力量的結合，為模型訓練提供了堅實的醫學基礎。
在應用路徑上，項目采取“臨床驗證-迭代優化”的閉環模式。初期在清華長庚醫院試點運行，通過真實用藥場景的數據反饋，持續完善模型對復雜用藥情景的解析能力。例如，模型可輔助藥師快速識別藥物禁忌癥、劑量調整需求及潛在相互作用風險，從而制定更精準的個性化用藥方案。
合作雙方還同步推進醫療數據治理與算力基礎設施建設。計劃構建藥學領域可信數據空間，確保醫療數據在合規框架下的高效流通與利用。同時，探索國產AI芯片與醫療場景的適配方案，研發靈活部署的算力資源管理模式，為醫療AI的自主可控發展提供技術支撐。
從行業影響看，此次合作將推動藥學AI標準化進程。雙方擬聯合制定技術規范與實施指南，編制行業白皮書，為醫療機構提供可復制的應用范式。這一舉措有助于規范藥學AI開發流程，促進技術成果在更大范圍內的轉化應用。
值得注意的是，藥學大模型開發需跨越多重技術門檻。模型需深度融合藥物代謝動力學、臨床藥理學等專業知識，準確解析特殊人群的生理特征與用藥反應差異。同時，其決策邏輯必須嚴格遵循臨床指南與法規要求，確保輸出結果的科學性與合規性。這些特性決定了模型需經過長期臨床驗證才能實現可靠應用。
在市場競爭層面，藥學AI領域已涌現出智能審方系統、用藥輔助決策工具等產品。清華長庚與北電數智的合作優勢在于臨床數據與醫學專家的雙重保障，但模型的實際效能仍需通過對照研究量化評估。例如，需驗證其在減少用藥差錯、縮短評估時間等方面的提升幅度。如何建立人機協同的工作機制，避免過度依賴技術而忽視藥師專業判斷，也是項目落地需要解決的關鍵問題。
