最近半年,醫藥圈里彌漫著一種微妙的“AI焦慮”。
一邊是鋪天蓋地的“AI顛覆研發”、“AI取代分析師”的輿論浪潮,仿佛不用AI就會立刻被時代淘汰;另一邊,是幾位藥企研發總監吐槽的真實案例:
團隊近期評估某TCE雙抗管線時,AI調研結論是“全球無其他同類型競爭管線”。總監不放心,用專業數據庫交叉驗證后發現——同一靶點,全球有3家在研,其中一家已進入臨床I期。漏掉的原因很簡單:那家公司的融資新聞標題里沒出現“TCE”這個熱詞,被AI的檢索機制過濾了。
這不是個例。這背后,是AI時代醫藥決策正在面臨的系統性風險。我們一直把大模型當成“百科全書”來用,卻忘了它本質上只是一個“推理引擎”。它的邏輯能力能打9.5分(滿分10),但在信息窮舉度和溯源準確性上,可能只有3分。更可怕的是,2026年央視315晚會已經證實:一條名為 GEO(生成式引擎優化) 的黑灰產業鏈正在崛起。它們通過批量生產偽原創軟文、逆向破解AI搜索引擎的排名算法,向大模型的訓練池和檢索庫定向“投毒”。你以為AI給你的是一份“全網窮舉”的競品分析?實際上,它可能只是在一個被污染的回聲室里,為你重復著幾篇軟文的結論。
在醫藥研發與BD這個深水區,“畫靶射箭”的邏輯再好,也抵不過“大海撈針”的窮舉和確權。遺漏一條核心管線,錯判一筆可比交易,帶來的都是數億美元級的估值偏差和戰略誤判。
那么,通用大 模型在醫 藥決策中的致命短板到底在哪?面對GEO投毒,我們的醫藥決策底座該如何重構?4月15日(周二)晚18:30,醫藥魔方直播間,我們將完整拆解這一命題。如果你是醫藥BD負責人、戰略決策者、投資人或醫學/研發專家,正在為“用AI怕不準,不用AI怕慢”而糾結——這場直播,或許是你今年做過最正確的決策之一。
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