随着人工智能技术的飞速发展，AIGC（生成式人工智能）工具在各行各业的应用日益广泛，跨国药企医学领域也不例外。AIGC 工具能够快速生成医学内容、辅助医学研究等，为医学人带来了诸多便利。然而，在使用这些强大工具的过程中，有许多要点需要医学人特别注意。
数据安全至关重要
药企拥有大量高度敏感的医学数据，包括患者信息、临床试验数据等。当使用 AIGC 工具时，数据安全是首要考虑因素。医学人必须确保所选用的 AIGC 平台具备严格的数据加密措施，在数据传输和存储过程中防止数据泄露。例如，一些跨国药企在引入 AIGC 工具时，会要求供应商提供详细的数据安全方案，确保数据仅在授权的环境下进行处理。同时，对于涉及患者隐私的数据，需遵循严格的法规要求，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）等，确保患者权益不受侵害。若数据安全出现漏洞，不仅会损害患者利益，还可能使药企面临严重的法律风险和声誉损失。
内容合规性不容忽视
医学内容的合规性对于药企至关重要。AIGC 工具生成的内容，无论是医学报告、科普文章还是培训资料等，都必须符合相关的医学法规和行业标准。不同国家和地区对于医学内容的规范存在差异，医学人在使用 AIGC 工具生成内容后，需要仔细审核，确保内容不涉及虚假宣传、超适应症推广等违规行为。比如，在美国，食品药品监督管理局（FDA）对药品相关的宣传资料有严格规定；在中国，国家药品监督管理局也有相应的法规约束。医学人应熟悉并依据这些法规，对 AIGC 生成的内容进行调整和完善，保证其合规性，维护药企的合法运营。
模型准确性需持续验证
AIGC 工具基于模型运行，而模型的准确性直接影响生成内容的质量。医学领域知识复杂且不断更新，医学人不能盲目信任 AIGC 工具生成的结果。要定期对模型输出进行验证，将其与权威医学文献、专家意见等进行对比。例如，在生成疾病治疗方案相关内容时，需确认方案是否与当前临床指南一致。同时，关注模型的训练数据来源，若训练数据存在偏差或过时，可能导致生成的内容不准确。医学人可参与模型的优化反馈过程，向工具开发者提供实际应用中发现的问题，促使模型不断改进，提高生成内容的准确性，为医学决策提供可靠支持。
人机协作需合理规划
虽然 AIGC 工具功能强大，但并不能完全取代医学人的专业判断。医学人应将 AIGC 工具视为辅助手段，构建合理的人机协作模式。在内容创作过程中，医学人凭借专业知识提出核心观点和逻辑框架，让 AIGC 工具进行内容填充和细化；在数据分析方面，AIGC 工具快速处理海量数据，医学人则对分析结果进行解读和深度挖掘。例如，在临床试验数据分析中，AIGC 工具可以快速统计数据，但医学人需要判断数据结果的临床意义和潜在影响因素。通过合理的人机协作，充分发挥 AIGC 工具的效率优势和医学人的专业优势，提升工作质量和效率。
脉络洞察 AIGC 在上述要点方面展现出显著优势。在数据安全上，采用先进加密技术，保障药企数据安全无虞；内容合规性上，内置行业法规知识库，生成内容自动合规审查；对于模型准确性，持续更新训练数据，结合专业医学知识优化模型；人机协作方面，提供友好交互界面，助力医学人高效利用工具。跨国药企医学人在使用 AIGC 工具时，关注这些要点并合理选用如脉络洞察 AIGC 等优质工具，将能更好地借助 AIGC 技术推动药企医学业务的发展。
