Chen Shuzhan von Roche Pharma: Brauchen Intelligenz und auch Wärme, AI nutzen, um klinische Forschung neu zu definieren | WISE2025 Business King Conference

Am 27. und 28. November fand die WISE2025 Business King Conference von 36Kr, die als "Jährlicher Leitfaden für Technologie und Geschäft" bekannt ist, im Conduction Space im 798 Kunstviertel in Peking statt.

Dieses Jahr ist die WISE nicht mehr eine herkömmliche Branchensummit, sondern eine immersive Erfahrung, die auf "Technologie-Sensation-Serien" basiert. Vom Neudefinieren der Hardwaregrenzen durch KI bis zum Öffnen der Türen zur realen Welt durch Embodied Intelligence; von der Globalisierung von Marken in der Auslandsausdehnungswelle bis zum "Cyber-Körperteil" für traditionelle Branchen – wir rekonstruieren nicht nur die Trends, sondern erfassen auch die Erkenntnisse, die in unzähligen Geschäftspraktiken gewonnen wurden.

In den folgenden Abschnitten werden wir die wahre Logik hinter diesen "Sensation-Serien" Schritt für Schritt aufschlüsseln und gemeinsam die "Einzigartigen Landschaften" des Geschäftslebens im Jahr 2025 entdecken.

Am Nachmittag des 28. November hielt Chen Shuzhan, Leiter des AI-Medizinproduktentwicklungsteams der Medizinabteilung von Roche Pharma China, einen Vortrag mit dem Titel "Wenn Medizin auf AI Xiao Luo Zhiduo Xing trifft: Der 'Jarvis' für Klinikarztinnen und Klinikarzt" und erläuterte detailliert die Vorteile, die Xiao Luo Zhiduo Xing für die klinische Forschung bringt. Es ist erwähnenswert, dass Roche Pharma China auch beim diesjährigen Congress den Titel "Unternehmen mit jährlichem Durchbruch in der KI-Anwendungsszene" erhielt.

Bildquelle: 36Kr

Im Folgenden finden Sie die Transkription von Chen Shuzhans Vortrag, bearbeitet von 36Kr:

Sehr geehrte Damen und Herren! Ich bin Chen Shuzhan aus der Medizinabteilung von Roche Pharma China.

Vor Beginn unseres heutigen Themas möchte ich Ihnen eine lustige Geschichte erzählen, die mit dem Vortragstitel zusammenhängt. Nachdem ich die Aufgabe für diesen Vortrag erhalten hatte, öffnete ich meine Arbeitsfläche und überlegte, wie ich ihn schreiben sollte. Da kam ein Kollege von weit her. Er hat schlechte Augen, und als er meinen Titel sah, fragte er: "Lao Chen, gehst du zu der Modezeitschrift 'Bazaar'?" Ich sagte: "Was für eine Modezeitschrift 'Bazaar'?" Er sagte: "Dein Titel, 'Wenn Medizin auf Liebe trifft, Xiao Luo Zhiduo Xing, der 'Jeanswest' für Klinikarztinnen und Klinikarzt'."

Ich: "Was meinst du mit 'Jeanswest'? Ich meine 'Jarvis'." "Jarvis" ist der KI-Intelligenzassistent von Tony Stark, dem "Iron Man" in dem Film "Iron Man". Wenn Sie diesen Titel sehen, sollten Sie verstehen, dass unser Ziel ist, für Klinikarztinnen und Klinikarzt einen KI-Forschungsbegleiter für den Forschungsweg zu schaffen.

Heute werde ich die Überlegungen bei der Entwicklung dieses Produkts aus vier Dimensionen analysieren: Erstens, der Forschungsweg, der sich hauptsächlich um die Schmerzpunkte in der klinischen Forschung dreht; zweitens, die herausragenden Funktionen von "Xiao Luo Zhiduo Xing"; drittens, die Probleme, die KI in einigen vertikalen Szenarien und bei der ernsten wissenschaftlichen Gestaltung löst; und schließlich werde ich eine Analyse und eine Prognose unserer gegenwärtigen Produktentwicklung teilen.

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Zunächst zur Forschung. Viele Menschen bilden sich ihre Vorstellung von der Forschung aus Fernsehserien oder Romanen, etwa von der Bedienung scheinbar hochmoderner Maschinen oder von einem Computerbildschirm, auf dem sehr aufregende Inhalte abgespielt werden. Aber die echte klinische Forschung ist in Wirklichkeit sehr, sehr langweilig und erfordert Geduld. Man sitzt jeden Tag vor einem Computerbildschirm und beschäftigt sich mit einer großen Menge an Daten und Informationen.

Der gesamte Prozess gliedert sich ungefähr in vier Schritte: Zunächst muss das Forschungsthema festgelegt werden; daraufhin folgt die Projektbeschreibung und die Antragsstellung für Fördermittel; der dritte Schritt ist die Datenverwaltung und -analyse; und schließlich die Artikelerschaffung und -veröffentlichung. Wenn ich Glück habe, kann ich den ersten Entwurf innerhalb von sechs Monaten einreichen. Wenn ich Pech habe, kann es ein bis zwei Jahre dauern. In diesem Prozess, wenn mein Thema von jemand anderem früher veröffentlicht wird, muss ich von vorne anfangen. Wenn mein Projektproblem aufweist und zurückgewiesen wird, muss ich die Projektbeschreibung neu schreiben. Wenn während der Forschung Datenabweichungen oder -lücken auftreten, muss ich versuchen, die Datenprobleme zu lösen.

Dies ist ein Prozess, der unzählige Male wiederholt wird. Zusammengefasst: "Zeit ist Geld!"

Wie können wir Ihnen also helfen, mehr Zeit zu sparen? Hier möchte ich Ihnen "Xiao Luo Zhiduo Xing" vorstellen, eine vertikale Lösung, die auf einem LLM-Modell basiert.

Unsere Arbeitsumgebungen gliedern sich in vier Hauptszenarien: Intelligente Suche, Intelligentes Lesen, Intelligente Antworten und Intelligentes Schreiben, die jeweils den Haupttätigkeiten in der Forschung entsprechen, einschließlich der Suche in professionellen Informationsdatenbanken, dem gründlichen Lesen von Literatur, präzisen wissenschaftlichen Fragen und Antworten (da die Forschung auf fehlerfreien professionellen Erklärungen beruht) sowie der Erstellung von Projekten und Literatur. Durch die Abdeckung dieser vier Szenarien können wir im Vergleich zum herkömmlichen Forschungsmodell den Nutzern mindestens 80 % der Zeit sparen.

Wie erreichen wir dies? Hier möchte ich Ihnen unsere erste herausragende Funktion, die "Intelligente Themenfindung", vorstellen. In der Vergangenheit mussten wir eine große Menge an Literatur lesen, zahlreiche Studien durchführen und Vergleiche anstellen, um ein forschungswertes Thema zu finden. Mit dieser Funktion muss ich nur ein Stichwort eingeben, und es wird in der vorhandenen Literaturdatenbank nach diesem Stichwort suchen, vergleichen und analysieren, um mir einige wertvolle Themen vorzuschlagen. Gleichzeitig entspricht dieses Thema sehr gut dem PICO-Prinzip (Patientengruppe Population, Intervention Intervention, Vergleichsmaßnahme Comparison, Endpunkt Outcome) bei der Formulierung von klinischen Forschungsfragen in der evidenzbasierten Medizin.

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Nachdem wir einige wertvolle Themen haben, ist die zweite herausragende Funktion die "Simulierte Begutachtung". In der Phase der simulierten Begutachtung simulieren wir in hohem Maße die Meinungen, die Gutachter unterschiedlicher Top-Zeitschriften und unterschiedlicher Gutachterstile möglicherweise geben würden. Durch verstärktes Lernen und überwachtes Feinabstimmen haben wir anhand der Begutachtungsprozeduren einiger internationaler akademischer Top-Zeitschriften eine umfangreiche Schulung durchgeführt. Derzeit stimmen unsere Ergebnisse in einigen retrospektiven Bewertungssätzen sehr gut mit den Meinungen echter Gutachter überein. Man kann sich vorstellen, dass es einem Autor, der ein Papier einreicht, sehr viel Zeit sparen würde, wenn er einen solchen "Simulierten Gutachter" hätte, der ihm frühzeitig viele triviale Fehler vermeiden würde.

Es gibt noch viele andere herausragende Funktionen, wie die Literaturauslegung, die sich von der Basis-Großmodellfunktion dadurch unterscheidet, dass wir eine Vielzahl von Prompt-Wörtern verfeinert und optimiert haben, um schnell auf der Grundlage unseres wissenschaftlichen Fragensets professionelle Antworten geben zu können; oder die Studiendesignfunktion, die Forschern hilft, einen strukturierten ersten Entwurf eines Forschungsplans mit einem Klick zu generieren; und die Dissertationenerstellung, die derzeit eine der wichtigsten Funktionen für viele Kooperationsexperten ist.

Es gibt auch eine Funktion namens "Intelligentes Schreiben und Kreatives Zeichnen", die es ermöglicht, schnell wissenschaftliche Artikel und wissenschaftliche Präsentationen zu generieren. Anders als viele andere generative Präsentationsprodukte auf dem Markt ist dies eine ernste wissenschaftliche Gestaltungsszene. In vertikalen Szenarien benötigen wir eine kontrollierbare, fehlerfreie und von Anfang bis Ende streng logische Inhaltserstellung. "Intelligentes Schreiben und Kreatives Zeichnen" ist eine Funktion, die speziell für Ärzte zur Erstellung von ernsten Inhalten konzipiert ist. Sie hat von unserem internen medizinischen Kommunikationsbereich und von externen Kooperationsexperten sehr hohe Lobeshiebe erhalten.

Wir haben gerade viele Funktionen besprochen. Jetzt wollen wir uns wieder den Szenarien zuwenden. Welche wichtigen Beiträge hat unser Produkt in den Szenarien geleistet?

Wir betrachten Szenario eins, ein sehr häufiges und reales Beispiel. Wir müssen oft viele Produkt- und Marktstudien durchführen. Früher hatten wir ein spezielles Team oder arbeiteten mit Beratungsunternehmen zusammen. Jeder hatte seine Aufgaben, wie die Zusammenfassung von Fragen, die Bestimmung von Fragestellungen, die Suche nach Datenquellen, und dann suchten wir separat nach relevanten Daten, strukturierten, sammelten und analysierten sie, um schließlich einen Bericht zu erstellen.

Ein solcher Prozess dauerte mindestens einige Wochen, höchstens einige Monate. Aber die Unterstützung des Internets und von Großmodellen hat diesen Prozess erheblich verkürzt. Basierend auf dem von mir beschriebenen Prozess können Sie sehen, dass in diesem Szenario wir durch eine einfache Frage und Antwort ein einfaches Berichtsheft mit Echtzeitwirkung und einer Analyse aus autoritativen Datenbanken und -quellen generieren können. Wir haben diesen Analysebericht bereits viele Male erstellt. Seine Genauigkeit, die Rückverfolgbarkeit und seine Analyseergebnisse sind denen der Berichte von Beratungsunternehmen sehr ähnlich. Und wir haben erfreulicherweise festgestellt, dass mit der Verbesserung der Fähigkeiten einiger Basis-Großmodelle auch die Fähigkeit zur Erschließung von Erkenntnissen besser wird.

Das zweite Szenario ist die Themenfindungsfunktion, die ich gerade vorgestellt habe. Warum möchte ich sie separat behandeln? Weil der Anfang immer das Schwerste ist. Oft müssen wir viel Zeit investieren, um für eine falsche Entscheidung zu bußen.

Deshalb, wenn Sie eine Funktion haben, die Ihnen hilft, das richtige Thema und den richtigen Weg von Anfang an zu wählen, sind Sie schon halbwegs erfolgreich. Diese Funktion, in Kombination mit dem gesamten Prozess, den ich vorher beschrieben habe, ist ein ausgezeichneter Anfang für alle Forschungsarbeiten und eine unserer beliebtesten Funktionen.

Drittens, die Ein-Klick-Erstellung eines Forschungsplans. Dies ist eine sehr komplexe Aufgabe, die strukturierte Erstellung erfordert und eine Vielzahl von wissenschaftlichen Entwürfen beinhaltet. Beispielsweise müssen Sie entscheiden, welche Art von Kohorte Sie erstellen möchten: Einarmig oder Zweiarig? Welche Art von Studie möchten Sie durchführen? Wie müssen Sie das Ziel festlegen? Sie müssen die Stichprobengröße abschätzen, um dieses Ziel zu erreichen. Dies ist ein komplexer Prozess.

Mit unserer Funktion zur Ein-Klick-Generierung eines Forschungsplans müssen Sie nur einige grundlegende Parameter und das Thema eingeben, und es wird schnell einen strukturierten ersten Entwurf des Forschungsplans generieren. Und dieser Forschungsplan ist nachvollziehbar. Alle Schätzungen der Stichprobengröße basieren auf maßgeschneiderten Formeln und einem streng logischen Prozess. Dies ist ebenfalls eine unserer beliebtesten Funktionen.

Nachdem ich so viele Funktionen und Szenarien beschrieben habe, möchte ich nun über andere Aspekte sprechen. Heute haben viele Gäste über KI-Technologie und -trends gesprochen. Ich möchte auch über unsere Erfahrungen als B2B-Pharmazieunternehmen in China sprechen.

Das Slogan unseres Produkts lautet "KI-Intelligenzverbindung, einfache Forschung". Der Schwerpunkt liegt auf dem Wort "einfach". Warum entwickeln wir KI? Natürlich, um es uns einfacher zu machen und mit weniger Aufwand höhere Qualität zu erzielen. Das ist die Essenz von KI.

Wir möchten also ein ganzheitliches KI-Forschungsinstrument schaffen, das vom Ideenfinden über die Planung, Analyse bis zur Veröffentlichung einen geschlossenen Kreislauf bildet und die herkömmliche Forschungsweise grundlegend verändert, damit die klinische Forschung nicht mehr langweilig, sondern einfach und interessant wird.

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Nach ungefähr sechs Monaten Testbetrieb haben wir bereits über 4.600 Benutzer. Hier möchte ich betonen, dass es sich nicht um ein B2C-Produkt handelt. Es gibt keine Online-Registrierung. Alle Benutzer wurden von unseren Mitarbeitern vor Ort an Klinikarztinnen und Klinikarzt in führenden Krankenhäusern und Top-Abteilungen in China empfohlen. Diese Zahl zeigt, wie stark unser Produkt in der chinesischen Medizinbranche von führenden Krankenhäusern beachtet wird. Die Tatsache, dass wir in sechs Monaten so viele Benutzer akkumulieren konnten, ist sehr beeindruckend und übertrifft die Promotion aller unserer bisherigen digitalen Produkte.

Zusätzlich können wir feststellen, dass die Benutzerhäufigkeit sehr hoch ist. Im Vergleich zur herkömmlichen Methode sparen wir eine enorme Menge an Zeit und Geld.

Abschließend möchte ich über unsere Zukunftsperspektive sprechen. Viele sagen, dass wir auf die Entwicklung von Agenten hinarbeiten sollten. Ich stimme zu, insbesondere nachdem das neu veröffentlichte Gemini3 auf den Markt gekommen ist. Ich bin sicher: Ab nächstem Jahr wird die KI in eine Ära des Ausbruchs von Agenten eintreten. Es wird unzählige kleine und große Agenten geben, ob wahr oder falsch, die die gesamte Szene einfacher und den Lernaufwand niedriger machen werden.

Wir hoffen auch, dass unser Produkt von einer umfassenden zu einer professionellen, ganzheitlichen und intelligenteren Dienstleistung wird. Wir haben bereits viele Studien zu einzelnen Szenarien durchgeführt. Jetzt möchten wir versuchen, sie noch tiefer miteinander zu verbinden, damit unsere Fachkundigenkunden nach der Anmeldung komplexe Probleme durch einfache Gespräche lösen können.

Abschließend möchte ich über die Zusammenarbeit sprechen. Wir haben auch einige Erfahrungen in diesem Bereich gesammelt. Wir glauben, dass die KI-Technologie und -produkte stetig wachsen. Jedes KI-Produkt wird sich in sechs Monaten oder einem Jahr völlig verändert haben. Die KI wächst, und die Benutzer wachsen auch. Des