FIG.01 · MOLECULE
01
设计分子 · AI 药物发现
在化学空间里做靶点发现、虚拟筛选与分子生成，把“大海捞针”变成有方向的搜索。
医药企业的 AI 落地伙伴
从分子到市场把 AI 落到医药的每一个环节
研发端，用干湿结合的 AI 药物发现交付验证过的分子；商业端，派 FDE 工程师进驻业务现场，把 AI 真正用起来。
128今日任务
96%自动匹配率
41已交付
01 · 业务全景
两大 AI 引擎，一张服务网络
- 01 设计
- 02 验证
- 03 落地
- 04 协同
FIG.02 · DRY + WET
02
验证分子 · 干湿结合
AI 在计算端完成设计与筛选，服务网络中的 CRO 在实验台完成合成与活性测试，交付验证过的分子。
FIG.03 · DEPLOYMENT
03
落地业务 · FDE 驻场
工程师进驻医学、市场、准入、合规、药物警戒、注册和销售，把 AI 做进真实流程，直到每天都在被使用。
FIG.04 · NETWORK
04
执行底座 · 服务网络
临床前 CRO、研究中心、患者招募、医学写作、媒体与软件资源。AI 匹配服务商，AI 验收交付质量。
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02 · 研发端引擎
AI 药物发现
干湿结合，交付验证过的分子
很多 AI 平台只能交付计算结果。药聚汇把 AI 设计和服务网络里的湿实验资源接在一起：分子算出来之后，直接送进实验台验证。
109化合物空间可合成化学空间与已上市药物库
106靶点与虚拟筛选结构预测、口袋识别、分子对接
104生成与优化生成式模型按多目标约束设计与优化分子
102ADMET 预测成药性、毒性与药代性质过滤
101湿实验验证由服务网络中的 CRO 完成合成与活性测试
★候选分子附实验数据包，可直接推进下一阶段
数量级为示意
从这三个方向切入
周期更短、风险更低、更贴近国内药企的实际需求。
老药新用
在已上市药物中寻找新适应症。安全性数据已知，从发现到验证的路径最短。
改良型新药
剂型、盐型、结构修饰与递送方式优化，用 AI 缩小试错范围。
已上市产品二次开发
围绕现有品种做组合、优化与生命周期延展，客户需求和付费意愿都更明确。
三种合作方式
项目制
按阶段交付，明确的交付物和周期，适合首次合作。
里程碑 + 分成
按研发节点付费，产品上市后按约定比例分成，双方共担风险。
联合开发
共同立项、共享权益，适合长期战略合作的管线。
03 · 商业端引擎
不卖软件许可
派工程师进驻你的业务现场
FDE（Forward Deployed Engineer，前置部署工程师）不在办公室里写通用产品，而是坐到你的医学部、市场部、合规部旁边，把 AI 做进真实流程，直到它每天都在被使用。
-
约 2 周
01AI 诊断
梳理业务流程与数据现状，找出 3–5 个投入产出比最高的 AI 场景，交付一份可执行的诊断报告。
交付：诊断报告与场景优先级 -
6–8 周
02场景试点
选一个场景做到真正上线，接入真实数据和系统，用使用量和效率数据证明价值。
交付：上线的 AI 应用与效果评估 -
年度
03年度驻场
FDE 团队长期驻场，持续扩展场景，同时培养企业自己的 AI 团队，逐步完成能力交接。
交付：场景矩阵与内部 AI 能力
医药行业的现成场景库
不从零开始。每个部门都有经过梳理的场景模板，诊断阶段直接对照挑选。
- 医学信息问答知识库
- 文献自动检索与综述
- 推广材料智能生成
- MLR 合规预审 Agent
- 医保谈判证据整理
- 政策动态监测与解读
- 四流合一自动核验
- 费用单据智能审核
- 多渠道不良事件提取
- 个例报告自动生成
- 申报文档起草
- 跨文件一致性校验
- 代表拜访 Copilot
- 区域经营分析
诊断阶段一起梳理，找到最值得先做的那一个。
预约诊断 →药企的数据，留在药企
所有方案均支持私有化部署。模型、知识库和日志都运行在企业自己的环境里。
- 私有化部署本地机房或专属云
- 国产大模型按场景选型与组合
- 信创适配国产软硬件环境
- 数据不出域权限、审计全留痕
04 · 落地场景
看 AI 在医药现场干活
以下为典型落地场景的动效还原，客户信息已隐去，数据为示意。
心血管产品 · 学术推广 DA_v3.pdfP.12
疗效宣称
适应症表述
比较性用语
0解析页数
0识别宣称
0待复核
缺少文献支撑疗效宣称未标注出处 → 建议引用关键临床研究
疑似超说明书适应症范围超出说明书 → 建议删除该表述
用语不当“最佳”属绝对化用语 → 替换为说明书原文
预审完成修订建议已推送医学部复核
› 载入药物 A 的靶点与作用机制
› 遍历 通路 × 疾病 关联图谱
› 与临床文献、真实世界证据交叉比对
› 发现高置信度新关联
证据评分 0.82进入湿实验验证 → 服务网络 CRO 接单
下一步细胞模型活性测试，预计 6 周出数据
合同流
发票流
资金流
服务流
#1041#1042#1043#1044
0核验交易
0一致
0异常
交易 #1043 异常学术会议签到与照片证据缺失，与发票金额不匹配
已自动处理冻结结算，通知服务商补充证据
客服热线 · 转写患者反映服用 药物 B 第 3 天后出现 皮疹和瘙痒，已自行停药。
电商评价吃了两周，最近总是 头晕，不知道是不是 药物 B 的问题。
文献摘要一项回顾性研究报告了 药物 B 与 肝酶升高 的相关性……
个例报告草稿 · 自动生成
3 条来源已结构化待药物警戒专员确认后提交
05 · AI 升级服务
原有服务，全部升级为
AI 做初稿，专家来把关
把重复、耗时的部分交给 AI，把判断和责任留给专家。交付更快，质量标准不降。
推广材料包
多供应商协作，口径难统一，审核周期长
AI 内容工厂按统一核心信息批量生成 DA、科室会 PPT、患者教育手册与话术库，自动 MLR 预审，医学专家终审。
系统综述与 Meta 分析
文献检索和筛选靠人工，周期长
AI 覆盖 PubMed、Embase、Cochrane、CNKI 检索并双轨筛选，统计专家复核，遵循 PRISMA 2020 与 GRADE。
医保准入
证据整理耗时，建模门槛高
AI 抽取临床证据、监测医保政策，辅助 Markov 与分区生存模型建模，为谈判提供可追溯的测算依据。
广告服务
合规难把控，效果难衡量
AI 生成投放素材并做广告法合规审查，基于科室与人群画像精准投放，全链路效果归因。
业务系统
系统割裂，数据孤岛
覆盖研发注册、生产供应链、营销数字化、合规运营 16 套系统，每套内置 Agent，从“建系统”升级为“建会干活的系统”。
研发服务外包
资源分散，对接成本高
AI 按项目需求匹配临床前、临床与真实世界研究资源，并与 AI 药物发现直接联动。
06 · 执行底座
药聚汇服务网络
AI 给出答案，网络负责执行。多年积累的医药服务商生态，是两大引擎落地的底座。
- AI 智能匹配按项目需求、资质与历史交付表现推荐服务商
- AI 交付验收自动核验交付物与服务证据，质量问题提前发现
- 全流程风控合同、结算与合规留痕，一站式管理
07 · 关于我们
北京未来聚典信息技术有限公司
成立于 2017 年，旗下运营药聚汇医药服务平台。多年来服务医药工业与商业客户，积累了覆盖研发、生产、营销与合规运营的服务商网络和交付经验。
今天，我们把这些经验和 AI 结合：在研发端做干湿结合的 AI 药物发现，在商业端用 FDE 驻场的方式帮助药企完成 AI 转型。我们相信，AI 的价值不在演示里，而在每天真实发生的业务里。
从一次 AI 诊断 开始
约 2 周，找到你们最值得先做的 3–5 个 AI 场景。也欢迎聊 AI 药物发现合作。
- 地址北京市北京经济技术开发区科创六街 2 号院 8 号楼 12 层 101