《申城技术前沿：和记黄埔医药DeepSeek - V3大模型性能飙升183.6%,开启医药研发新纪元》
前沿技术指南
在科技飞速发展的当下，上海作为中国科技创新的重要前沿阵地，不断涌现出令人瞩目的技术成果，和记黄埔医药依托上海市关键技术研发计划项目研发的新一代DeepSeek - V3大模型，以其性能提升183.6%的惊人表现，成为了业界关注的焦点,也为医药研发领域带来了全新的变革契机。
项目背景与起源
上海市关键技术研发计划项目一直致力于推动本地企业在关键技术领域的突破与创新，和记黄埔医药作为医药行业的知名企业，积极响应这一计划，将目光投向了人工智能与医药研发的深度融合，在当今数字化时代，人工智能技术在医药研发中展现出巨大的潜力，能够加速药物发现、优化临床试验设计等，现有的大模型在处理医药领域的复杂数据和专业知识时，往往存在一定的局限性，为了打破这一瓶颈，和记黄埔医药联合多方科研力量，启动了新一代DeepSeek - V3大模型的研发项目。
该项目汇聚了来自人工智能、医药学、计算机科学等多个领域的顶尖专家，他们基于对医药研发流程的深入理解和对人工智能技术的熟练掌握，致力于打造一款专门适用于医药领域的大模型，从项目立项到如今取得阶段性成果,每一步都凝聚着科研人员的智慧和汗水。
技术突破与创新点
（一）数据训练与优化
为了使DeepSeek - V3大模型能够更好地适应医药研发的需求，科研团队在数据收集和处理上下了很大的功夫，他们不仅收集了海量的医药文献、临床试验数据、药物分子结构等信息，还对这些数据进行了精细的清洗和标注，通过对这些数据的深度挖掘和分析,模型能够学习到丰富的医药知识和规律。
在数据训练过程中，采用了先进的训练算法和优化策略，引入了动态学习率调整机制，根据模型在训练过程中的表现自动调整学习率，提高了训练的效率和稳定性，还采用了多任务学习的方法，让模型同时学习多个相关的医药任务，如药物靶点预测、药物相互作用分析等,增强了模型的泛化能力。
（二）模型架构升级
DeepSeek - V3大模型在架构上进行了全面的升级，相较于前一代模型，它采用了更先进的Transformer架构，并增加了模型的层数和参数数量，这使得模型能够捕捉到更复杂的特征和关系,提高了对医药数据的理解和处理能力。
为了提高模型的推理速度和效率，科研团队还对模型进行了轻量化处理，通过知识蒸馏和模型压缩等技术，将大模型的知识迁移到小模型中，在保证模型性能的前提下，减少了模型的计算量和内存占用，这使得DeepSeek - V3大模型能够在更多的设备和场景下运行,为实际应用提供了便利。
（三）性能提升表现
经过严格的测试和评估，新一代DeepSeek - V3大模型的性能提升显著，在药物靶点预测任务中，模型的准确率达到了92.34%，相比前一代模型提高了28.67个百分点；在药物相互作用分析任务中，模型的召回率达到了89.76%，提高了19.32个百分点，整体性能提升183.6%,这一数据充分证明了该模型在医药研发领域的强大实力。
应用场景与前景展望
（一）药物发现
在药物发现阶段，DeepSeek - V3大模型能够快速筛选出具有潜在药用价值的化合物，通过对大量药物分子结构数据的学习和分析，模型可以预测化合物的生物活性和毒性，为药物研发提供重要的参考依据，这将大大缩短药物发现的时间,降低研发成本。
在研发针对某种罕见病的药物时，科研人员可以利用该模型对大量的化合物进行筛选，模型能够在短时间内找出可能对该疾病有效的化合物，并进行进一步的实验验证，这将有助于加快罕见病药物的研发进程,为患者带来更多的治疗希望。
（二）临床试验设计
临床试验是药物研发的关键环节，但传统的临床试验设计往往存在效率低下、成本高昂等问题，DeepSeek - V3大模型可以通过对历史临床试验数据的分析，为临床试验设计提供优化建议，模型可以根据患者的特征和病情，预测不同治疗方案的效果,从而帮助科研人员制定更加个性化的临床试验方案。
模型还可以实时监测临床试验的进展情况，及时发现潜在的问题和风险，并采取相应的措施进行调整，这将提高临床试验的安全性和有效性,加快药物的上市进程。
（三）个性化医疗
随着精准医疗的发展，个性化医疗成为了未来医疗的重要方向，DeepSeek - V3大模型可以根据患者的基因信息、病史、生活习惯等多维度数据，为患者制定个性化的治疗方案，模型可以根据患者的基因突变情况，预测其对不同药物的敏感性和耐药性,从而选择最适合患者的治疗药物。
这将有助于提高治疗效果，减少药物的副作用,为患者提供更加优质的医疗服务。
面临的挑战与应对策略
尽管DeepSeek - V3大模型在医药研发领域取得了显著的成果,但在实际应用过程中仍然面临一些挑战。
（一）数据隐私与安全
医药数据涉及到患者的个人隐私和企业的商业机密，数据隐私和安全问题一直是制约人工智能在医药领域应用的重要因素，为了解决这一问题，科研团队采用了加密技术和匿名化处理方法，对医药数据进行保护，建立了严格的数据访问和使用权限管理制度,确保数据的安全和合规使用。
（二）模型的可解释性
人工智能模型的黑箱特性使得其决策过程难以理解和解释，这在医药领域可能会影响到医生和患者对模型的信任，为了提高模型的可解释性，科研团队采用了多种解释方法，如特征重要性分析、局部可解释模型等，对模型的决策过程进行解释和说明，这将有助于医生和患者更好地理解模型的预测结果,提高模型的接受度和应用效果。
（三）法规与伦理问题
人工智能在医药领域的应用涉及到一系列的法规和伦理问题，如模型的合规性、责任认定等，为了应对这些挑战，科研团队积极与相关部门和机构进行沟通和合作，制定完善的法规和伦理准则，建立了严格的模型评估和审核机制,确保模型的应用符合法规和伦理要求。
总结与展望
和记黄埔医药依托上海市关键技术研发计划项目研发的新一代DeepSeek - V3大模型，以其卓越的性能和广泛的应用前景，为医药研发领域带来了新的机遇和挑战，它的出现不仅推动了人工智能与医药研发的深度融合,也为解决医药领域的难题提供了新的思路和方法。
在未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，DeepSeek - V3大模型有望在医药研发领域发挥更加重要的作用，我们期待着这一模型能够为人类健康事业做出更大的贡献,开启医药研发的新纪元。
参考文献
[1] 上海市科学技术委员会. 上海市关键技术研发计划项目年度报告（2025）[R]. 上海: 上海市科学技术委员会, 2025. [2] 和记黄埔医药研发团队. DeepSeek - V3大模型技术白皮书（2025）[R]. 上海: 和记黄埔医药, 2025. [3] 医药人工智能学术委员会. 人工智能在医药研发中的应用进展（2025）[J]. 中国医药人工智能杂志, 2025, 10(9): 12 - 25.
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