AI赋能医药工业合规效率—安全报告与质量版本智能化实战
内容重点
- 1. 术语编码与叙述生成
- 不良反应术语编码
- 2. 个例报告叙述生成
安全报告与质量版本智能化实战
AI赋能医药工业合规效率——安全报告与质量版本…会打开第一轮讨论，多源数据比对与智能审阅与周期性报告与输出负责把练习结果接到后续工作
授课讲师：
郁春江 · AI赋能的企业效能与营销增长专家
先补充业务任务、工具基础和参训对象，我们再整理人工智能应用方案版本
适合对象
药物警戒专员、QA/QC人员、生产文控管理员、IT合规支持人员
课程定位与主要问题
任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界会被放进具体任务里校准，便于参训团队形成同一套做法
核心收益
- 场景边界更清楚：工具场景、输入要求和输出校验，先讲清对象、约束和判断标准
- 围绕AI赋能医药工业合规效率——安全报…梳理关键判断点，避免停留在概念解释
- 借助多源数据比对与智能审阅完成一次可复盘的应用演练
- 输出周期性报告与输出相关的后续跟进清单，方便课后跟踪
课程背景与交付信息
当前医药企业在药物警戒与质量版本管理中普遍面临效率瓶颈。药物警戒专员需处理大量手写或口语化的不良事件描述，人工匹配MedDRA术语编码耗时易错；个例报告叙述撰写依赖经验，SUSAR报告与临床试验数据库的差异比对常因数据孤岛导致逻辑矛盾被遗漏。本课程针对上述痛点，为医药企业工业部门提供AI赋能的实战解决方案。通过演示不良反应术语智能编码、个例报告叙述自动生成、多源数据差异高亮比对、文献安全信息自动标红等能力，提升药物警戒效率；结合AI-OCR实现批记录手写转电子表、偏差报告模板自动生成、药典差异比对、审计缺陷按ICH…
课程时间
1天，6小时
授课方式
课堂讲授，视频观摩，实战案例讨论，角色扮演 讲师介绍 郁春江老师 医疗AI工具应用专家 18年世界500强企业营销管理实战经验 中英文双语授课 复旦大学软件工程专业硕士 TTT讲…
课程内容重点
01AI赋能医药工业合规效率——安全报告与质量版本智能化实战
02多源数据比对与智能审阅
03周期性报告与输出
04纸质记录数字化与偏差管理
05检验与审计智能辅助
课程大纲
多源数据比对与智能审阅
内容重点
- 1. 多来源报告差异比对
- 场景：SUSAR报告与临床试验数据库记录不一致
- 2. 文献安全信息标红
周期性报告与输出
内容重点
- 1. 定期报告目录生成
纸质记录数字化与偏差管理
内容重点
- 1. 批记录手写转电子表
- 挑战：针对BMR中手写数字、签名、备注
- 2. 偏差报告模板生成
检验与审计智能辅助
内容重点
- 1. 检验项目对比清单
- 应用：各国药典（ChP 2025 vs USP）各论检验项目差异比对
- AI输出：缺失检验项目警示 + 限度标准差异高亮表
- 2. 供应商审计问题分类
人员培训自动化与患者支持
内容重点
- 1. 培训试卷自动生成
- 2. 特别加练：用药指导单页制作
- 案例与工具
- SUSAR报告与临床试验数据库记录不一致的AI自动高亮比对（模块二）
讲师介绍
郁春江
AI赋能的企业效能与营销增长专家
郁春江，AI工具实战应用专家，18年医疗器械营销背景。复旦大学软件工程硕士，前全球营销战略发展部经理。擅长将AI技术与营销实战融合，主导落地近20个AI项目，服务医药医疗、金融银行等行业，助力企业实现数字化效能与业绩双重增长
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