近日国家卫健委等多部门联合发布《关于促进和规范 “人工智能 + 医疗卫生” 应用发展的实施意见》，明确到 2027 年要形成一批临床专科垂直大模型和智能体应用，推动医疗服务从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型，为生物医药与 AI 的深度融合按下 “加速键”。在这一政策东风下，数据分析专家姚琨凭借跨领域技术积淀，以核心技术成果打破行业瓶颈 —— “基于深度学习的自适应多领域建模与预测平台 V1.0”，以颠覆性创新与极强实用性，成为全球医药创新与多行业数字化转型的关键推手。

从全球技术格局来看，群体药代动力学（PopPK）已成为新药研发的 “刚需技术”，但国内外发展差距显著。欧美早在 2018 年就以 FDA 指南明确 PopPK 的审评核心地位，80% 以上新药临床试验依赖该技术优化剂量，辉瑞、罗氏等巨头更通过跨人群模型整合全球数据，大幅缩短上市周期，且形成了 NONMEM、R 语言工具等成熟技术生态；国内虽在 2020 年药监局推动下，PopPK 应用率大幅提升，但 “数据整合难、特殊人群数据缺、模型适应性差” 三大痛点仍制约发展 —— 而姚琨的技术创新，恰恰精准破解了这些行业难题。

姚琨的技术创新性，体现在对传统建模逻辑的重构上。其 2023 年推出的自适应建模平台，凭借软著保护的三大核心技术 —— 深度神经网络自适应架构、跨领域数据特征迁移算法、动态参数迭代优化模块，实现了 “一次建模、多域复用” 的突破：无需人工反复调整模型结构，平台可自动识别生物医药、公共健康、城市规划等不同领域的数据特征，直接输出高精度预测结果。这种 “跨领域自适应” 能力，彻底摆脱了传统模型 “一领域一开发” 的局限，不仅将技术应用成本降低 50%，更让建模效率提升 3 倍以上，为多行业数字化转型提供了 “轻量化” 解决方案。

而技术的实用性，在药代动力学领域表现得尤为突出。针对国内 “特殊人群数据稀缺” 的痛点，平台通过迁移学习技术，仅需少量数据就能构建可靠模型 —— 例如儿童药研发中，无需海量儿童血药浓度数据，结合成人模型参数即可快速建模，大幅降低数据依赖门槛；面对临床试验 “动态调整难” 的问题，平台可实时整合血药浓度、肝肾功能等数据，每小时更新模型参数，动态优化给药剂量，在保证药效的同时将不良反应风险降低近 30%；更能突破传统模型 “多因素分析不全” 的短板，通过深度神经网络精准捕捉体重、合并用药、基因多态性等 12 种协变量的交互影响，为 “体重指数＞28 且合并降压药” 等特殊患者制定专属方案，让血糖控制达标率等关键指标提升 30% 以上。

在药代动力学领域，该软著对应的平台为行业发展带来关键突破，有效突破传统群体药代动力学（PopPK）建模的效率与精度瓶颈，为新药研发提供重要助力：一方面，针对儿童、老年人等特殊人群药代数据稀缺的痛点，平台凭借深度学习的迁移学习能力，无需大量专属数据即可构建可靠模型，大幅降低数据依赖门槛，加速特殊人群用药研究进程；另一方面，平台可实时整合临床试验中的动态数据，动态更新模型参数并优化给药剂量建议，在保证药效的同时降低不良反应风险，提升用药安全性。此外，面对药代动力学受多因素协同影响的复杂场景，平台能精准分析多协变量交互作用，为病人制定专属给药方案，推动药代动力学研究从静态分析向动态预测升级，为新药研发的精准化、高效化提供重要技术支撑，助力提升新药研发成功率与临床用药精准度。

除了在生物医药领域的深耕，姚琨的数据分析技术还可以跨领域应用于公共利益以及企业产品研发等多个领域，形成技术复用与创新的良性循环。其研发的建模平台所体现的技术通用性与扩展性，不仅为医药行业树立了数据分析应用的标杆，更彰显了人工智能技术在推动公共健康与社会发展中的重要价值。

未来，姚琨将进一步优化平台的模型精度与应用场景。其技术创新与实用价值的深度融合，不仅为生物医药行业打造了 “高效研发范式”，更让全球患者看到了更多安全有效新药的希望，真正实现了 “以技术创新守护公共健康” 的初心。（作者：张可凡）

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