关键字: [亚马逊云科技， 生成式AI， Amazon Bedrock Agents， 生命科学智能体革命， 人工智能助手应用， 临床报告生成， 药物研发辅助， 生产制造优化]

导读

在这场演讲中，黄进春讨论了生成式人工智能在生命科学领域的应用，尤其是如何利用多模态生成式人工智能来提高临床报告撰写、偏差分析、药物研发等工作的效率。他还介绍了亚马逊云科技推出的“智能体”概念，即将生成式人工智能与其他工具和记忆功能相结合，形成一个可以自主行动和学习的数字助手。亚马逊开源了一个生命科学多智能体工具包，包含20多个智能体，可以根据不同应用场景进行组合使用。黄进春强调，未来工作将与智能体协作，生物医学专业人员的作用仍然至关重要。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华。

在这场关于亚马逊云科技在生命科学领域应用生成式人工智能和智能体技术的分享会上，演讲者黄进春先生首先回顾了自己的职业经历。他曾在医药和医疗设备企业工作，见证了数字化技术如何帮助研发、临床、商业化和制造等各个环节提高工作效率。尽管他们这些代码门外汉如今每天都在使用基于云计算开发的各种小工具和人工智能工具，但这一切的变革都源于亚马逊云科技的努力。

随后，黄进春先生展示了一些行业客户的使用案例，说明生命科学行业已经开始将生成式人工智能应用于临床报告、药物研发、临床试验设计、生产制造偏差报告等多个场景。他以临床报告为例，解释了生成式人工智能在处理海量数据方面的优势。一个简单的上市后临床实验就可能拆分为35个步骤，每个步骤都会产生大量的结构化、非结构化、影像等不同格式的数据文件。过去，临床研究协调员和临床研究助理需要一个个查看这些文件，而现在生成式人工智能可以理解各种模态的文件，从中提取主要内容，并按照监管要求自动撰写报告，大大提高了效率。

在药物研发领域，生成式人工智能可以从自然界1614次方的化合物中筛选出有价值的靶点和目标化合物，进入实验阶段。在临床试验中，针对每个病人数千页的临床实验报告，生成式人工智能可以帮助找出有价值的信息，甚至在早期就能通过筛选不合适的机构，优化实验设计和病人招募。在生产制造过程中，生成式人工智能可以学习工艺流程，利用物联网手段发现偏差，并自动撰写偏差报告，工厂负责人只需审核即可。

生成式人工智能之所以能够发挥如此作用，关键在于它具有多模态、知识学习和理解各种数据格式的能力。但它的应用也需要良好的数据基础、专注于特定场景问题的解决，并结合云计算等传统技术工具。例如，在亚马逊云上就有成熟的数据库、数据湖等工具，可以配合生成式人工智能进行数据处理。

除了数据基础，生成式人工智能还需要结合具体的应用场景。无论是海量的药物靶点筛选，还是临床实验报告的分析，抑或是生产制造的偏差监控，生成式人工智能都可以为特定的使用场景提供解决方案。

在商业化环节，随着一线采购的变化，过去一个医药代表只需负责10家医院，但现在可能需要负责50家，人力根本无法覆盖。生成式人工智能可以帮助规划路线，确定应该拜访哪些医院和医生、准备何种学术材料，甚至判断是否可以通过微信或邮件的方式进行线上交流。

接下来，黄进春先生介绍了“智能体”(Agent)的概念。智能体是在生成式人工智能的基础上，融合了工具使用能力、记忆功能和问题分解能力，可以执行行动、调用软件，并在人工验证后输出结果，更符合真实应用场景的需求。当我们只是简单地问一个问题时，生成式人工智能给出的只是一个答案，但在实际应用中，我们希望它能够撰写报告、分析问题、预订酒店等，执行一系列复杂的操作流程，这就需要智能体的能力。

智能体不仅能够帮助业务部门提高效率，对信息化部门而言，它也具有重要价值。以亚马逊的SageMaker为例，即使是一个不会编码的人，也可以通过自然语言交互或简单代码，就能对模型进行优化、Bug修复和自动升级。黄进春先生就曾利用SageMaker和Business插件，为自己构建了一个临床实验助手。

智能体可以分为不同层级，形成类似医院的分级诊疗体系。协调智能体相当于全科医生，根据问题的性质调度各个子智能体;子智能体则相当于专科医生，负责特定领域的工作，如查询PubMed、分析SAS数据等。亚马逊在5月份开源了一个生命科学多智能体工具包，包含20多个智能体，可以根据不同应用场景进行组合调度使用。比如从零开始药物研发，可能需要先调用文献查询智能体;如果已有靶点，则可直接调用蛋白质识别智能体。

除了新推出的智能体工具包，亚马逊还更新了医学洞察中心解决方案，通过大语言模型协助翻译、查询、验证和撰写，并支持在安全的私有环境中导入企业的私有数据。有了智能体，这些功能被拆分为多个智能体，可以在完成某个步骤后主动征求人工意见，并根据反馈进行修改，更符合真实的工作流程。

在一个具体的演示中，黄进春先生展示了如何通过自然语言交互，让智能体查询相关信息，并撰写一份关于处方药斯美格鲁泰的专业文档，其中还调用了多个子智能体，如合规审查、图片生成等，最终生成的文档还不忘提醒使用时须在医生指导下，可见智能体的功能已经相当强大。

虽然智能体技术才刚刚兴起，但全球已有一些领先的医药企业、生物制药企业和独角兽公司在真正的生产环境中应用智能体。黄进春先生表示，无论是SageMaker、Bedrock Agents，还是最新开源的Sestra Agents，亚马逊的这些智能体构建工具都可以帮助企业去构建真正的智能体，解决业务问题，提高工作效率和发展潜力。

最后，他以一个四川地区的俗语作为结尾，希望智能体和生成式人工智能能够真正助力企业解决业务问题，帮助员工工作更好、发展更稳。整场分享会全面介绍了亚马逊云科技在生命科学领域应用生成式人工智能和智能体技术的最新进展，展望了智能体在提高工作效率、优化流程等方面的巨大潜力。

下面是一些演讲现场的精彩瞬间：

亚马逊云科技帮助医疗行业实现数字化转型，提高工作效率

生成式人工智能能够帮助医药代表规划拜访医院和医生的行程，并提供个性化的学术材料和联系方式。

亚马逊云科技提出智能体可以分层，就像医疗界的分级诊疗，将专业服务分配给不同的专家智能体，并有一个全科医生智能体来协调和调度。

黄庆春展示了智能体如何与人类专家进行交互，以生成更准确和专业的报告。

总结

亚马逊云科技正在引领生命科学领域的人工智能革命。生成式人工智能正被广泛应用于临床报告、药物研发、生产制造等环节，提高工作效率。但真正的突破在于“智能体”的出现，它不仅能回答问题，更能执行复杂任务，如撰写报告、预订酒店等，就像一个数字化员工。亚马逊推出了开源的生命科学多智能体工具包，包含20多个专门的智能体，可根据不同场景组合使用。未来，生物医学专业人员将与智能体携手合作，提高工作效率和质量。亚马逊致力于通过智能体和人工智能技术，帮助企业解决实际业务问题，推动行业发展。

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