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从识到实-识林 君实 AI应用项目上线

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出自识林

从识到实-识林 君实 AI应用项目上线
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笔记

2025-12-27

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近期,识林为君实生物开发的、以“大语言模型 + 药业专业知识库”为核心架构的AI-GxP平台正式上线。经过两期近一年半的开发、与君实团队的反复测试和调优,法规通、翻译、偏差调查、变更管理和迎检助手五个紧扣质量部门核心业务需求的AI应用场景落地履职。

一、从“识”启程:AI在药业应用不缺信息,而缺知识

制药领域专业复杂、合规要求高,AI应用远非“接入大模型”即可见效。其效果,取决于专业知识的深度与结构化程度。识林多年来构建和维护的全球制药法规指南、实践案例与课程所形成的结构化知识库,提供了“知识工程 + 大语言模型”的AI应用落地基石。

AI在药业的应用,找到“依据”比找到“答案”更重要。这种“以知识为驱动”的底层能力,使识林能够帮助君实实现AI从概念到业务落地的快速转化。以AI法规通为例,关键并不是“自动给出答案”,而是识林与君实的知识库,构成了可溯源、可持续演进的专业知识中枢。不仅接入了实时更新的全球法规指南、专家解读和实践案例,还以标准化方式本地化积累企业SOP、研究报告和讨论纪要,在提供回复的同时定位原始出处、适用情境及相关依据。

这种“先知识、后答案”的架构,也能满足GxP场景中AI应用的合规考量——可解释、可追溯、人在把关(Human in the loop)。法规通的价值不在于给出答案、替人判断,而是为研发注册、生产质量等专业人员提供更快找到依据、更准确理解要求、更高效完成专业判断的智能助手,从而真正提升组织的响应速度与专业深度。

二、从“识”到“实”:从质量管理到各业务部门全面获益

作为国内首个获批PD-1和首个获得美国FDA批准的国产生物药企业,君实深知质量和专业知识才是出海的“绿卡”。早在2024年初,Deepseek尚未带来AI行业应用热潮,君实就将AI全面赋能生产质量作为优先战略。在集团质量管理中心牵头下,工厂、药政、IT、临床及创新研究院等多个部门都积极参与支持。“法规通”自2024年底上线以来,已为业务部门持续提供24小时全球法规推送、智能法规问答、周报及月报自动生成等智能服务,成为跨部门共享的基础能力平台。

另一项惠及全业务线的重要应用,是识林历时一年多打磨的 AI 翻译助手。依托识林在全球法规与专业领域的知识积淀,系统内置了面向实际业务场景的术语体系,例如对 change 在不同语境下区分“变化”与“变更”,并匹配了具体应用案例。同时,识林知识工程研发团队构建了支持多类型专业文档的解析能力,使翻译助手在专业性、准确性和完成率上完胜通用翻译工具,应用于注册资料、质量体系及审计文件翻译,成为支撑君实国际化战略的重要基础工具。

在君实,这些应用活跃用户数已超600人,日均访问量达数百次,不仅显著提升法规和专业知识获取和传播的效率,更在君实内部形成了主动学习与跨部门协作的AI文化氛围,成为AI应用产生直接收益的起点。

三、从“实”到“事”,细化AI质量应用场景,降本增效稳合规

AI在药企专业应用,不是传统的IT项目,而是由业务驱动的知识赋能工程。为避免“为了AI而AI”,君实自 2024年初即邀请识林团队开展行业调研,结合业务痛点、知识成熟度与技术可行性,明确了偏差调查、变更管理和迎检助手,三个法规和知识密集、文本工作量大、人员水平参差不齐的核心应用场景。

以偏差调查为例,基于特色算法,将最相关的法规指南、行业实践案例、公司SOP、研究报告及内部案例,纳入参考资料。由AI生成调查方向、行动项、根本原因及整改措施的参考建议,并结合上述材料和调查文档,辅助生成偏差调查报告。该应用有助于统一判断标准、减少人为差异,实现从“经验驱动”向“知识化、数据化决策”转变。

AI迎检助手则融合法规库、内外部检查缺陷库与警告信案例库,管理迎检知识、识别检查问题、匹配法规条款与风险等级,并生成整改建议与回复草稿。该功能让迎检准备由 “被动响应” 转为 “主动分析”,显著缩短文件准备周期,提升检查应对系统性与一致性。

四、从“事”到“势”:让AI成为持续改进的质量引擎

目前,君实与识林已启动包括年度质量回顾写作、实验室调查助手的三期项目,并已完成四期和后续项目的规划。君实生物工业事务高级副总裁兼首席质量官王刚博士指出,AI-GxP平台上线,标志着公司质量管理体系从“被动合规”迈向“主动合规”,从“经验管理”迈向“智能管理”。他强调:“AI的价值不仅在于效率,更在于推动思维和工作方式的转变。我们希望让AI真正成为岗位赋能和企业高质量发展的新引擎。”

君实通过富有远见的AI战略规划和务实审慎的阶段性落地路径,联合识林在知识工程和业务场景落地的实践经验,计划将可独立发挥功能的AI应用,整合为与质量管理体系在法规、科学、流程、数据和知识层面深度融合的智能体平台,推动AI从“业务辅助”迈向“智能分析与知识沉淀”,构建可学习、持续进化的智能质量生态系统。

君实AI-GxP项目业务负责人陆泓瑾博士表示,项目给君实带来的价值远超AI应用本身。多数企业还在鼓励员工学习Deepseek实现个人增效时,君实已从企业层面系统性地推进AI在知识管理与效率提升中的应用,使员工在日常工作中持续接受企业级 AI 的实际训练,不仅为公司带来长期的知识与效率回报,也帮助大量员工成为AI时代的先行者。

识林负责人韩亮博士表示:“知识是智能的语言,AI能展现多少智能,取决于掌握多少知识。君实在AI项目中展现了开放、专业与协同的精神,是理想的共建伙伴。识林将继续以知识工程的方法,帮助更多企业实现从‘识’到‘实’的转变。”

“大语言模型 + 知识库” 生产质量AI应用首创落地,君实-识林AI-GxP平台不仅展示了技术可行性,更体现了专业知识体系与AI结合的战略价值,为行业提供了可复制的实践范式,助力中国制药业从“信息化合规”迈向“智能化质量管理”的新时代。

识林®版权所有,未经许可不得转载

必读岗位及工作建议:

  • QA:负责确保质量管理体系的实施和监督,建议定期审查和更新质量管理体系文件。
  • 生产:确保生产过程符合质量管理体系要求,建议参与设备和工艺管理的持续改进。
  • 研发:在产品设计和开发阶段考虑质量管理体系要求,建议与QA紧密合作以确保合规性。

适用范围:
本文适用于涉及化学药、生物制品、疫苗和中药等药品类型的企业,包括创新药、仿制药、生物类似药和原料药等注册分类。适用于不同规模的企业,如Biotech、大型药企、跨国药企、CRO和CDMO等,由相关药品监管机构发布。

文件要点总结:

  • 质量管理体系概述:明确了质量管理体系的发展、基本概念及其相互关系,强调了高层管理者在质量方针、目标和计划制定中的关键作用。
  • 产品质量实现要素:涵盖了机构与人员、厂房设施、设备、物料与产品、工艺管理等关键要素,特别指出了人员培训和设备生命周期管理的重要性。
  • 质量保证要素:包括变更管理、偏差管理、产品质量回顾、投诉和召回管理,强调了CAPA系统在持续改进中的作用。
  • 质量风险管理:介绍了质量风险管理的职责、模式图、流程和步骤,以及在企业和管理机构中的应用。
  • 质量管理系统文件:规定了文件体系结构、生命周期和种类,强调了文件管理在确保质量管理体系有效运行中的重要性。

以上仅为部分要点,请阅读原文,深入理解监管要求。

取自“https://lib.shilinx.com/wiki/index.php?title=%E4%BB%8E%E8%AF%86%E5%88%B0%E5%AE%9E-%E8%AF%86%E6%9E%97_%E5%90%9B%E5%AE%9E_AI%E5%BA%94%E7%94%A8%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E4%B8%8A%E7%BA%BF”
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