腾讯健康医药赋能行业产品介绍

医疗AI助⼒院外市场销售全流程 院外市场越来越重要 政策趋势 《关于全⾯推开公⽴医院综合改⾰⼯作的通知》 《关于建⽴健全职⼯基本医疗保险门诊 共济保障机制的指导意见》 《医保谈判药品“双通道”管理机制的指 市场趋势 零售药店总规模1 药品零售销售额占⽐1 头部连锁医 保覆盖率2 4,409亿 （2018） 22% （2018） 60% （2011） 5,421亿 （2022） 26% (2022) 90% (2022) 市场需求 促销⼯具运营提效延展服务 安全合规 导意见》 《药品经营和使⽤质量监督管理办法》 头部连锁药店医保⽀付占⽐逐渐上升药师配备需求提升 药学知识补齐 2 ⽬录 腾讯医疗⼈⼯智能以及⼤模型介绍药事AI⼤模型在院外市场的探索与实践 3 混元⼤模型更可靠、更成熟 ⾼容错 纯⽣成式 ⼯作场景如客服助⼿ 休闲场景如诗词⽣成 复杂任务 更成熟 更可靠 简单任务 专业场景如医疗诊断 低容错严肃场景 如调研统计 降低⼤语⾔模型的幻觉⽐例 让⼤语⾔模型识别“陷阱”，抗拒“诱导” 多种场景下处理超长⽂本 显著提⾼模型在场景中的逻辑思维能⼒ •不依赖外挂解决幻觉问题 •在预训练阶段通过“探真”算法进⾏事实修正 •通过强化学习的⽅法，对不安全的问题说“不” •⾯对安全诱导类问题的拒答率提升20% •通过位置编码优化，提升长⽂的处理效果和性能 •结合指令跟随优化，让产出内容更符合字数要求 •有效强化模型对问题拆解和分步思考的倾向 4 腾讯医疗⼤语⾔模型：深度训练学习海量优质医疗数据 训练思路：深度学习⾏业知识训练使⽤海量、优质数据，覆盖训练全流程 2 JarvisMedGPT 3 1 应⽤场景数据 腾讯医典三甲医⽣问答 线上问诊多轮会话 医院脱敏病历等数据 基础模型 预训练模型，使模型掌握底层医学知识 医疗⾏业数据 医疗知识图谱 （含100万+医学实体） ⽂章数据 中⽂论⽂数据 监督式微调 利⽤医疗⾏业数据微调模型，教模型学会⾏业Knowhow 医学知识数据 ⼈卫等全套教材 UMLS⼀体化医学语 ⾔系统 DrugBank Pubmed ⽂章 其他英⽂数据 （公开） 反馈强化 引⼊基于反馈强化的奖励机制，让模型的回答更有“⼈情味” ⽬录 腾讯医疗⼈⼯智能以及⼤模型介绍药事AI⼤模型在院外市场的探索与实践 6 AI助⼒院外销售全流程 院外市场的患者接触点 公众号 互联⽹医院 场景零售药店O2O 患者流 应⽤层产品 意向⽤户引流售前全时响应售中安全合规售后⽤户关怀专项私域运营健康药箱 智能问答 知识推荐 ⽤药审核 ⽤药助⼿ 专病⼈群慢病⼈群腾讯医典 7*24智能客服 药品推荐的专 数倍降低⽤药 7*24药事服务 数倍提升运营效率 数据层产品 精准⽤户⼊⼝ 业⽀撑 风险 药品数据标化引擎 7 围绕患者的全流程服务 ⾯向药师/健康管理师 ⾯向患者 助⼒药师/健康管理师 专业合规助⼒药师/健康管理师→患者提效减负 ⾯向患者 提升⽤户体验 8 围绕患者的全流程服务 ⾯向药师/健康管理师 ⾯向患者 助⼒药师/健康管理师 专业合规助⼒药师/健康管理师→患者提效减负 ⾯向患者 提升⽤户体验 9 ⾯向患者：售前实时响应，智能问答提升客户满意度 全天候服务⽀持 顾客可以随时与数字⼈进⾏交互。随时提供服务，不受时间和地点限制。全⽅位模拟⼈际的⾯对⾯沟通，进⼀ 步拉近医患沟通。 个性化医疗客服⽀持 根据顾客的咨询,提供医疗⼤模型⽣成式能⼒，可以回答多类医疗健康问题，同时⽀持客户⾃⼰上传向量知识库及外挂知识体系调优⼤模型响应范围，提⾼服 务的准确性和专业性。 某DTP药店客服引擎每⽇调⽤情况1（1/03-3/20） •20%涉及药品、疾病等专业内容 •回复准确率80%+ •预估节约⼈⼒517分钟/天* 15000 客服调⽤ 10000 智能收集⽤户病情 基于模型知识，⾃主追问，帮助患者在购药前进⾏疾病信息收集，并转成病历 ⼩结同步给药师/医⽣ 5000 0 1.某DTP药房智能客服调⽤量，统计周期2024/1/03-2024/3/20 *根据上线前调研，客服⼈员平均约花2分钟解答⽤户问题 药学调⽤ 10 ⾯向患者：售后顾客服务，提升⽤户体验感和复购率 购买药品指导处⽅⽤药提醒⽤药问题解答 聚焦居家⽤药最热门问题常见病/慢性病吃什么药？ 药品清单推荐 就诊信息 打通客户会员系统，获取患者购药数据 计算处⽅⽤量，反推⽤药周期 处⽅⽤法解读 解析购药记录，提⽰正确服⽤⽅法 注意事项 副作⽤注意｜禁忌症注意｜不良反应注意｜相互作⽤注意｜特殊⼈群注意 11 围绕患者的全流程服务 ⾯向药师/健康管理师 ⾯向患者 助⼒药师/健康管理师 专业合规助⼒药师/健康管理师→患者提效减负 ⾯向患者 提升⽤户体验 12 辅助药师/店员⾯向患者：私域运营，患者维护⼯具提升运营效率 AI⽣成个性化回复⽣成个性化健康教育材料运营计划⾃动派发 打通客户会员系统，可提供更符合患者情况的回答 ⼀键复制到聊天框，⾃主编辑，快速回复 结合患者标签，⽣成内容更适合患者病情 海量医学知识数据，健康建议全⾯（包含饮⾷、运动、监测体征、 患者1 咨询饮⾷健康问题 饮⾷建议结合⾼⾎脂、重度⾼⾎压、糖尿病2期、青年特征 个性化的健康宣教材料 ⽤药、并发症预防、⾃我管理、随访等全⽅位健康宣教内容） 设置管理的规则，将任务通过企微⾃动推送给药师/店员服务任务派发和执⾏统计，进展随时查看 覆盖慢病、宣教、问询等多场景，多渠道消息触达 13 辅助药师/店员⾯向患者：慢病管理个性化回复 •基于腾讯医疗⼤模型的家医助⼿，打造医⽣的7X24⼩时全天候助⼿ AI⽣成个性化回复辅助医患沟通-1 •腾讯医疗⼤模型，海量、优质医疗训练数据、医学知识图谱，医⽣视⾓回复更专业 •切换家庭⽤户，改变患者标签可提供更符合患者情况的回答 患者1（青年、⼥性、轻度⾼⾎压）-咨询头晕问题1 4 辅助药师/店员⾯向患者：慢病管理个性化回复 •基于腾讯医疗⼤模型的家医助⼿，打造医⽣的7X24⼩时全天候助⼿ AI⽣成个性化回复辅助医患沟通-2 •腾讯医疗⼤模型，海量、 优质医疗训练数据、医学 知识图15谱，医⽣视⾓回复 更专业 •切换家庭⽤户，改变患者标签可提供更符合患者情况的回答 1 患者2（⼉童）—咨询咳嗽问题5 辅助药师/店员⾯向患者：智能随访健康宣教 •基于腾讯医疗⼤模型的家医助⼿，打造医⽣的7X24⼩时全天候助⼿ 随访前随访中 ⽣成个性化健康教育材料 •结合患者标签和本次随访 •海量医学知识数据，健康建议全⾯ 随访后 1 6 辅助药师/店员⾯向患者：智能随访记录⾃动⽣成 •基于腾讯医疗⼤模型的家医助⼿，打造医⽣的7X24⼩时全天候助⼿ 随访前随访中 随访后 根据沟通内容⽣成随访记录 •意图识别，提炼和分类有⽤信息 •按照标准的随访记录模板⽣成 •提供随访建议 1 7 辅助药师/店员⾯向患者：患者管理⼯具助⼒DTP药房，提升专业信赖 就医时间轴疾病详情OCR报告⾃动识别检验报告检查报告数据智能整理 18 围绕患者的全流程服务 ⾯向药师/健康管理师 ⾯向患者 助⼒药师/健康管理师 专业合规助⼒药师/健康管理师→患者提效减负 ⾯向患者 提升⽤户体验 19 ⾯向药师/店员/市场推⼴专员：售中知识参考，智能推送诊断、⽤法⽤量请求 适应症⽤药推荐合理⽤法⽤量推荐某头部零售药店每⽇调⽤（1/29-3/21） •⼩范围测试调⽤量平稳→专业需求恒定 •放量后调⽤请求激增→专业需求强烈且普适 诊断+患者信息药品+⽤量信息 5,000 逐渐放量 药品信息/推荐调⽤ 药品信息诊断信息 1,000 100 ⼩范围测试 适应症⽤药推荐 2024/1/292024/3/122024/3/21 20 ⾯向药师：售中安全审核，实时提⽰⽤药风险，降低药害隐患 提供⽤SAAS化⽤药审核能⼒，通过AI引擎抽取、转化⾮标准化信息输⼊对接第三⽅/互联⽹医院处⽅，提供8⼤维度的⽤药提醒能⼒ 某头部零售药店每⽇风险提⽰占⽐（1/29-3/21） •风险提⽰处⽅逐渐降低70%→35% •禁⽤风险占⽐显著降低：60%→7%合理处⽅⽐例显著 80% 风险处⽅占⽐减半 30% 10% 0% 禁忌风险处⽅占⽐降低约10倍 占⽐% ⾼风险处 ⽅占⽐% 2024/1/292024/3/122024/3/21 1.某头部零售药房调⽤量，统计周期2024/1/29-2024/3/21 21 ⾯向药师：售中合规审⽅，关注处⽅合规信息，减少违规风险 提供AI引擎解决审⽅任务某头部零售药店每⽇风险提⽰占⽐1,2（1/29-3/21） 全量信息审核审核理由⾃动⽣成 风险总数1>5万次风险等级1 禁忌 18% 慎⽤53% 提⽰29% 风险类型1,2！不同连锁药店的风险很类似 医保飞检重点关注风险65% 超出指定范围⾮适应症重复⽤药 ⼈群冲突 ⽤药安全相关风险35% 特殊⼈群不同规格⽤量禁忌症相互作⽤ 1.某头部零售药房调⽤量，统计周期2024/1/29-2024/3/21 2.某头部零售药房调⽤占⽐，统计周期2023/10/11-2023/3/21 22 Thanks