AI风暴来袭。

2025年《政府工作报告》提出，要培育壮大新兴产业、未来产业，培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未来产业。

3月6日，全球首款通用型AI智能体产品Manus一经官宣，便搅动AI圈，业界直乎“用魔法打败魔法”。

3月7日，云顶新耀大涨近20%，股价创2021年9月以来新高。这得益于一则消息：云顶新耀宣布其自研首款以AI驱动mRNA个性化肿瘤疫苗EVM16在北京大学肿瘤医院完成首例患者给药。

经历了先热后冷、再趋于理性发展阶段后，AI给制药界带来的魔法，似乎也重新生效，市场对“AI驱动药物研发”这一赛道正进行价值重估。

但同时，这场热闹也愈发引起“人工智能对于人的影响”的讨论。在药圈，AI对于医药行业最大的一个群体之一——医药代表及众多岗位带来的价值重构冲击，似乎掀起了前所未有的热议。

AI能替代医药代表吗？如何重构医药代表价值创造链？医药行业哪些岗位能被AI淘汰？听听“当事人”代表DeepSeek怎么说。

Q=E药经理人

A=DeepSeek

Q：你觉得你有实力或潜力替代医药代表吗？

A：

一、当前可替代的领域（AI优势区）‌

（一）信息传递标准化

可精准推送药品说明书更新、临床试验数据、政策变动，响应速度较人工快300%，错误率低于0.01%‌。

（二）基础数据分析‌

实时解析省采平台采购量、医院HIS系统处方数据，自动生成可视化报告（如某肿瘤药在三级医院市场份额波动预警），效率较人工提升20倍‌。

（三）合规监控

通过NLP实时监测200+沟通渠道，识别"带金销售""超适应证推广"等违规话术，准确率超过98%，较传统人工抽查提升40个百分点‌。

二、难以替代的领域（医药代表优势区）

（一）情感共鸣构建

处理复杂医患关系场景时（如医生遭遇医疗纠纷后的情绪安抚），AI的情感计算模型仅能达到人类同理心水平的32%（MIT情感AI测试标准）‌。

（二）非结构化决策‌

在突发公共卫生事件中，医药代表需及时协调跨省药品调拨，涉及的非标准化协调能力AI目前无法实现‌。

（三）学术价值创造‌

组织真实世界研究方案设计时，顶级医药代表平均每项目可动员10多位KOL参与，这种基于长期信任的学术网络AI难以复制‌。

三、替代潜力量化评估

四、长期定位与目标

构建“AI代表+人类代表+数字医生”三元生态，在慢性病管理等场景实现全链条智能服务闭环‌。

Q：进一步分析，你觉得你和所有AI模型及工具的出现，到底给医药代表价值创造链带来了什么冲击？

A：

一、效率重构：工作模式的根本性转变

（一）‌市场洞察与需求预测

AI通过海量数据分析可自动生成区域市场趋势报告，使医药代表从传统“信息收集者”转型为“策略执行者”。例如，AI算法能提前3个月预测某三甲医院的抗肿瘤药物需求波动，医药代表可针对性调整拜访策略‌。

（二）客户分级管理优化

‌基于医生处方量、学术影响力等维度构建的AI评估模型，可将医生客户自动分级（如A/B/C类），医药代表的时间分配效率提升40%以上，避免资源浪费在低价值客户‌。

二、成本控制：行业生态的重新洗牌

三、合规监管：“游戏”规则的颠覆性升级‌

（一）‌实时合规监控

NLP技术自动解析医药代表与医生的对话记录，实时标记疑似违规内容。

（二）‌证据链自动化

学术会议签到、资料发放等行为通过区块链存证，AI自动生成符合GSP要求的完整证据链，合规审计通过率提升。

四、服务模式：价值创造路径的重构

（一）‌精准学术服务

AI分析医生既往处方数据后，自动推送匹配其诊疗偏好的最新临床文献，使学术推广转化率提升。

（二）‌数字化患者管理

通过AI患者随访系统，医药代表可向医生提供治疗依从性、不良反应等实时数据，推动从“药品销售”到“治疗方案优化”的角色升级‌。

五、职业重构：能力模型的迭代压力

（一）核心能力迁移‌

1.淘汰能力：基础产品知识背诵、简单数据统计

2.新增能力：AI工具使用、数据决策解读、个性化服务设计

（二）岗位分化趋势‌

基层代表将聚焦AI系统维护与异常处理（如解决机器无法识别的复杂医患关系），高级代表转型为区域医疗生态协调者，负责AI策略本地化落地‌。

Q：AI能替换掉医药行业哪些岗位？

A：首先，需要人际互动（如医患沟通）、复杂决策（如手术方案制定）及创新研究（如首创新药开发）的岗位仍以人机协作为主，AI当前替代率普遍低于25%。以下是AI可替代的医药行业岗位及场景分析：

（一）研发与生产类岗位

‌1.药物筛选与分子设计‌

AI通过虚拟筛选技术可在3天内完成传统需数月的化合物筛选工作，替代实验室技术员和高通量筛选岗位‌。

2‌.临床试验设计与执行‌

• 患者招募优化：AI分析电子病历数据，精准匹配受试者，能替代50%的临床试验协调员工作‌
• 数据分析自动化：临床数据统计岗位已逐渐被AI工具替代

3‌.质量控制与生产监控‌

AI实时监测药品生产线数据，预测设备故障的准确率超95%，能替代QC检验员及生产监控技术员‌。

（二）医疗服务类岗位

‌1.医学影像与病理分析‌

2‌.药房与调剂服务‌

• 全自动发药系统每小时处理500+处方，替代门诊药剂师基础工作‌
• 智能用药审核系统检测处方错误率比人工低2000倍‌

3‌.检验科技术岗位‌

AI自动化样本分拣系统减少50%人工操作，血液/尿液常规检测实现全流程无人化‌

（三）、‌运营支持类岗位‌

1‌.医疗文档处理‌

AI生成临床试验报告效率提升，替代医学写作专员部分基础工作‌

2‌.行政与客服岗位‌

智能预约系统处理挂号咨询，替代医院行政人员‌

（四）、替代风险等级分类

备注：本文内容及数据均来自于Deepseek。若数据有误，请留言告知。

一审| 黄佳

二审| 李芳晨

三审| 李静芝

AI风暴来袭。

2025年《政府工作报告》提出，要培育壮大新兴产业、未来产业，培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未来产业。

3月6日，全球首款通用型AI智能体产品Manus一经官宣，便搅动AI圈，业界直乎“用魔法打败魔法”。

3月7日，云顶新耀大涨近20%，股价创2021年9月以来新高。这得益于一则消息：云顶新耀宣布其自研首款以AI驱动mRNA个性化肿瘤疫苗EVM16在北京大学肿瘤医院完成首例患者给药。

经历了先热后冷、再趋于理性发展阶段后，AI给制药界带来的魔法，似乎也重新生效，市场对“AI驱动药物研发”这一赛道正进行价值重估。

但同时，这场热闹也愈发引起“人工智能对于人的影响”的讨论。在药圈，AI对于医药行业最大的一个群体之一——医药代表及众多岗位带来的价值重构冲击，似乎掀起了前所未有的热议。

AI能替代医药代表吗？如何重构医药代表价值创造链？医药行业哪些岗位能被AI淘汰？听听“当事人”代表DeepSeek怎么说。

Q=E药经理人

A=DeepSeek

Q：你觉得你有实力或潜力替代医药代表吗？

A：

一、当前可替代的领域（AI优势区）‌

（一）信息传递标准化

可精准推送药品说明书更新、临床试验数据、政策变动，响应速度较人工快300%，错误率低于0.01%‌。

（二）基础数据分析‌

实时解析省采平台采购量、医院HIS系统处方数据，自动生成可视化报告（如某肿瘤药在三级医院市场份额波动预警），效率较人工提升20倍‌。

（三）合规监控

通过NLP实时监测200+沟通渠道，识别"带金销售""超适应证推广"等违规话术，准确率超过98%，较传统人工抽查提升40个百分点‌。

二、难以替代的领域（医药代表优势区）

（一）情感共鸣构建

处理复杂医患关系场景时（如医生遭遇医疗纠纷后的情绪安抚），AI的情感计算模型仅能达到人类同理心水平的32%（MIT情感AI测试标准）‌。

（二）非结构化决策‌

在突发公共卫生事件中，医药代表需及时协调跨省药品调拨，涉及的非标准化协调能力AI目前无法实现‌。

（三）学术价值创造‌

组织真实世界研究方案设计时，顶级医药代表平均每项目可动员10多位KOL参与，这种基于长期信任的学术网络AI难以复制‌。

三、替代潜力量化评估

四、长期定位与目标

构建“AI代表+人类代表+数字医生”三元生态，在慢性病管理等场景实现全链条智能服务闭环‌。

Q：进一步分析，你觉得你和所有AI模型及工具的出现，到底给医药代表价值创造链带来了什么冲击？

A：

一、效率重构：工作模式的根本性转变

（一）‌市场洞察与需求预测

AI通过海量数据分析可自动生成区域市场趋势报告，使医药代表从传统“信息收集者”转型为“策略执行者”。例如，AI算法能提前3个月预测某三甲医院的抗肿瘤药物需求波动，医药代表可针对性调整拜访策略‌。

（二）客户分级管理优化

‌基于医生处方量、学术影响力等维度构建的AI评估模型，可将医生客户自动分级（如A/B/C类），医药代表的时间分配效率提升40%以上，避免资源浪费在低价值客户‌。

二、成本控制：行业生态的重新洗牌

三、合规监管：“游戏”规则的颠覆性升级‌

（一）‌实时合规监控

NLP技术自动解析医药代表与医生的对话记录，实时标记疑似违规内容。

（二）‌证据链自动化

学术会议签到、资料发放等行为通过区块链存证，AI自动生成符合GSP要求的完整证据链，合规审计通过率提升。

四、服务模式：价值创造路径的重构

（一）‌精准学术服务

AI分析医生既往处方数据后，自动推送匹配其诊疗偏好的最新临床文献，使学术推广转化率提升。

（二）‌数字化患者管理

通过AI患者随访系统，医药代表可向医生提供治疗依从性、不良反应等实时数据，推动从“药品销售”到“治疗方案优化”的角色升级‌。

五、职业重构：能力模型的迭代压力

（一）核心能力迁移‌

1.淘汰能力：基础产品知识背诵、简单数据统计

2.新增能力：AI工具使用、数据决策解读、个性化服务设计

（二）岗位分化趋势‌

基层代表将聚焦AI系统维护与异常处理（如解决机器无法识别的复杂医患关系），高级代表转型为区域医疗生态协调者，负责AI策略本地化落地‌。

Q：AI能替换掉医药行业哪些岗位？

A：首先，需要人际互动（如医患沟通）、复杂决策（如手术方案制定）及创新研究（如首创新药开发）的岗位仍以人机协作为主，AI当前替代率普遍低于25%。以下是AI可替代的医药行业岗位及场景分析：

（一）研发与生产类岗位

‌1.药物筛选与分子设计‌

AI通过虚拟筛选技术可在3天内完成传统需数月的化合物筛选工作，替代实验室技术员和高通量筛选岗位‌。

2‌.临床试验设计与执行‌

• 患者招募优化：AI分析电子病历数据，精准匹配受试者，能替代50%的临床试验协调员工作‌
• 数据分析自动化：临床数据统计岗位已逐渐被AI工具替代

3‌.质量控制与生产监控‌

AI实时监测药品生产线数据，预测设备故障的准确率超95%，能替代QC检验员及生产监控技术员‌。

（二）医疗服务类岗位

‌1.医学影像与病理分析‌

2‌.药房与调剂服务‌

• 全自动发药系统每小时处理500+处方，替代门诊药剂师基础工作‌
• 智能用药审核系统检测处方错误率比人工低2000倍‌

3‌.检验科技术岗位‌

AI自动化样本分拣系统减少50%人工操作，血液/尿液常规检测实现全流程无人化‌

（三）、‌运营支持类岗位‌

1‌.医疗文档处理‌

AI生成临床试验报告效率提升，替代医学写作专员部分基础工作‌

2‌.行政与客服岗位‌

智能预约系统处理挂号咨询，替代医院行政人员‌

（四）、替代风险等级分类

备注：本文内容及数据均来自于Deepseek。若数据有误，请留言告知。

一审| 黄佳

二审| 李芳晨

三审| 李静芝