医药的常识

卖药时，看到那些卖药的人瞎忽悠 ，感觉自己还是多些医药知识，才能避免不必要的麻烦。

医药电商平台：迫切搭建医药供应链管理系统与医药物流网络体系、增值服务

医药行业.jpeg 物流供应链是医药企业最大的成本因素之一，并与整个医药供应链行业及医生、患者的利益息息相关，中国医药供应链流通领域症结由来已久。 医药供应链管理最核心的观点：用医药供应链管理系统重塑医药行业物流供应链渠道，医药供应链管理是很有意思的一个东西，科学上有合理性，每个主流的大型商业公司都有类似的业务，技术上是独有的、垄断的，就像电商企业一样 医药供应链系统企业的市场占有率和市场集中度低，导致企业的经营成本高，中国医药流通商业企业的整体经济效益低下，成为医药物流供应链发展的瓶颈。 （2）我国医药流通领域的第三方物流供应链公司普遍规模较小 我国大多数医药经营企业对医药供应链物流成本总构成缺乏足够认识，往往只看到直接的运输和仓储成本，而把医药供应链管理和库存成本排除在物流成本之外。 2、医药供应链物流系统管理： 我国医药供应链物流的发展最缺的不是硬件，而是软件，既缺少医药物流供应链管理系统，又缺少医药物流供应链网络体系、增值服务。

医药处方的大生意

这使得医药公司能够识别出那些使用某一种特定药物的群体，从而向他们发送定制的网络广告。 医药公司称这项技术符合联邦医疗隐私法，因为病人的姓名是被隐去的。然而批评者们仍将其视作违背了保密性原则。 诸如艾美仕医药保健咨询公司(IMS Health Holdings)这样世界领先的数据代理公司，已经收集了上亿条医药处方记录，并从快捷药方控股公司(Express Scripts Holding)、CVS 保健公司(CVS Health)等医药保险福利管理者手中购买了数据。 几十年来，医药零售商为了推动从香皂到燕麦片等各项商品的销量，雇用市场营销公司将销售收据上的名字与已发放优惠券名单上的人一一关联。

药企如何建立医药情报体系-医药情报知识库

再加上很多药企还有自己的一些私有数据，只有自建医药情报知识库才能用好这些私有数据。 数据不深：一个医药商业数据库是面向所有药企的，那对某个特定领域的疾病自然深不到哪里去。 所以，由此看来，用的真正实用的医药情报体系还需要自己来建。 药企医药情报知识库的分析 首先我们来看看整体数据处理过程，是从情报获取一直到情报服务4个部分。 对于医药数据情报的处理需要有以下几个过程。 比如专利的分类，有结构、序列、组合物、晶型、制剂、医药用途、技术平台等。医药新闻的分类，有审批、交易、研发进展、科学发现、专利诉讼、高管变动等。 什么是实体，在我之前的文章中已经讨论过（医药实体——医药人工智能应用的关键要素）。当前药企客户要求对于这些内容，药企、药物、疾病领域、靶点进行自动化的抽取。

C++编程之美-结构之法(代码清单3-11)

代码清单3-11 // 数据结构定义 struct NODE { NODE* pLeft; // 左子树 NODE* pRight; // 右子树

机器学习入门 3-11 Matplotlib数据可视化基础

Matplotlib 是一个 Python 的 2D 绘图库，在导入 Matplotlib 库的时候，通常会设置一个别名 mpl。Pyplot 是 Matplotlib 的子库，提供了和 MATLAB 类似的绘图 API。使用 Pyplot 可以很方便的帮助我们绘制出 2D 图表，在使用 Pyplot 时候通常也会为 Pyplot 设置一个别名 plt。

数据洞察医药电商，解析医药电商行业现状及发展趋势

近年来，“互联网+”概念辐射并渗透到医药行业，短短几年时间，医药零售的市场格局已悄然改变，医药电商作为医药零售的新入口已跑出加速度，这其中，既有政策加持、又有需求端的刺激。 在互联网+医药的大趋势推动下，产业链中的各类企业纷纷转型，开始线上线下整体谋篇布局。尤其是新冠疫情的爆发和常态化，进一步加速医药电商的快速成长。医药电商在加速发展的同时，也面临一系列的问题和挑战。 从互联网药品销售政策出台、到医药电商获得“准生证”、再到后来的多轮政策解禁，我国医药电商的发展历经了探索期、培育期，正在向成熟期迈进。 保守估计，2022年我国医药电商交易规模将达到1740亿元（此处不考虑因疫情原因导致的医药电商交易热度上涨）。 从渗透率来看，我国医药电商市场渗透率逐年递增，由2015年的2.9%上涨至2019年的4.9%，按此推算，到2022年我国医药电商市场渗透率将达7.2%，但是与美国33.3%的药品网购渗透率相比，我国医药电商存在较大上升空间

deepfig生物医药：加速科研创新

医药人，我们的使命是什么？

03 改革方向 3.1 医保改革 是更加鼓励医药产业发展和技术创新。 利用医保资金的倾斜，发挥医保的杠杆作用，调整市场供给，通过市场机制引导医疗资源合理配置和优化，从而鼓励医药技术创新，支持和引领医药产业发展。

IJCAI 2021 医药AI必读论文推荐

AMA-GCN: Adaptive Multi-layer Aggregation Graph Convolutional Network for Disease Prediction

大家医药健康携手腾讯健康，以“三驾马车”打通医药数智化全链路

统一分散信息资产，缓解合规与效率的双重瓶颈 当前医药企业在数智化转型中面临三大核心运营挑战： 内部运营数字化程度低：企业内部信息与知识分散于各系统、各团队，缺乏统一智能的知识管理平台；跨部门协同高度依赖人工流转 AI知识中枢，驱动内部运营智能化 基于腾讯云智能体开发平台（ADP）私有化部署，为大家医药健康搭建统一的企业级知识库与智能体平台。 全链路场景覆盖：从内部运营智能化（ADP）、专业学术互动规范化（NGES）到患者用药服务数字化（健康药箱），三大场景形成完整闭环，覆盖医药企业转型的核心业务链路。 生态协同赋能：本次合作由腾讯云与腾讯健康联合落地，充分整合腾讯在云计算、AI大模型与医疗健康领域的生态优势，为医药企业提供“AI底座+业务中台+患者服务”一体化的数字化解决方案。 行业定制化：提供的NGES（下一代客户互动管理套件）是面向医药行业垂直场景的专用工具，直接解决学术合规痛点，而非通用型软件。

AI系统有助突破医药研发瓶颈

加拿大滑铁卢大学的AI科研人员开发出了一套AI系统，有助于加速新药研发、减少所需时间和费用。

Python医药商城价格监控程序

之前一个朋友让我用Python写一个实时监控医药商城网站价格的程序。接下来，我得考虑技术实现。Python有很多库适合网页抓取，比如requests和BeautifulSoup。 以下是一个简单的医药商城网站价格监控程序的Python示例代码，包含基本功能和注意事项：import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport timeimport smtplibfrom email.mime.text import MIMETextimport csvfrom datetime import datetime​# 配置参数WEBSITES = { '示例医药网

【愚公系列】2021年11月 攻防世界-进阶题-MISC-039(3-11)

文章目录 一、3-11 二、答题步骤 1.base64 总结 ---- 一、3-11 文件：攻防世界下载对应文件 二、答题步骤 1.base64 下载题目得到一张图片，进行lsb隐写查看 发现

基于Spring boot的医药管理系统审计

修改配置文件：src/main/resources/application.yml

医药电商平台发展：医药B2B平台与B2C电商模式如何抉择

医药电商不管是从政策、资本方面的而言，涉及面、人群都是极广的，电子商务的发展带动了各行各业的发展，医药电子商务更是蓄势待发，小到医药行业企业的参与，大到非传统意义上的医疗医药更是深度参与，制药工业电子商务更是跟上步伐 各家医药电商平台从无序的先天优势竞争阶段过渡，到以比拼产品、质量、渠道等差异化优势竞争阶段，而面对几大类的医药电子商务经营模式，各家医疗医药企业该如何抉择？ 对于有实力的大企业和具备完整供应链的企业，其实不应仅仅关注医药电商零售环节。 2、医药电子商务平台与医改政策的联结 医药电商与医改之间的微妙关系将影响到企业开展医药电商的战略定位。 目前多数企业将医药电商理解成一个渠道，其实国家层面有意将医药电商作为医改的一个突破口，一个打破目前医药行业弊病的有力工具和抓手。因此，医药电商从长期看，绝对不仅仅是渠道这么简单。 5、B2C医药电子商务商城系统模式怎么做 B2C医药电子商务平台门槛比较低，焦点在于如何发展B2C医药电商模式。

腾讯健康“数字运河”医药智能运营平台：智联三方重塑院外医药数字化新生态

直面院外医药数字化三方协同困境 当前医药行业面临三重核心痛点：药企扩展院外市场时缺乏精细化惠教与患者生命周期管理能力；药房/诊所受O2O冲击，需低成本激活线下沉睡会员以提升销量与客单价；患者在院外场景难以获取可信赖的专业健康内容与服务 以“数字运河”平台构建智联三方解决方案 腾讯健康推出“数字运河”医药智能运营平台，定位为院外医药数字化新生态连接器，通过三方价值赋能与技术底座支撑落地： 为药企（工业）创造价值：扩展院外市场，实现精细化惠教与患者生命周期管理

生物医药领域-分子对接SOTA模型洞察

该洞察介绍了分子对接的作用过程、应用场景、分类，简要总结了现有分子对接软件的核心内容及评估指标。此外，调研了近两年发表的3种SOTA模型（KarmaDock、DiffBindFR、RosettaVS），对其具体细节、性能精度、应用领域等进行了分析说明，并总结了几点对未来工作的启示。

腾讯健康NGES医药合规营销平台概要

一、 产品定位与核心亮点 腾讯健康NGES（Next-Generation Engagement System）是一款面向医药行业的全流程数字化合规营销平台。 其核心技术属性为AI驱动的合规引擎，核心商业差异化卖点在于将腾讯云的技术能力（大语言模型、知识图谱）与医药行业特定的合规要求深度融合，实现从会议管理、内容生成到风险监控的智能化合规管控。 二、 产品应用场景 本产品主要服务于制药与医疗器械企业，解决其在学术推广活动中面临的核心痛点： 合规风险管控难：需严格遵循《个人信息保护法》（PIPL）、医药代表管理办法等法规，确保学术推广活动（如会议 数据来源：腾讯健康医药产品总经理张英男演讲材料。

科学家使用深度学习研制生物医药

美国伊利诺伊大学香槟分校与加利福尼亚大学洛杉矶分校合作开发了一款新的用于医学研究的机器学习系统。 目前约有1100种已知的可以穿透微生物膜的具有不同序列的抗菌肽（AMP）。为了帮助发现天然抗菌肽序列的“蓝图”，来自美国伊利诺伊大学香槟分校和加州大学洛杉矶分校的研究人员合作开发了一款新型机器学习系统，该系统可基于抗菌肽的物理化学性质发现并设计α-螺旋膜活性肽。 研究人员称，他们在研究中训练了机器学习分类器（支持向量机）识别膜的活性，并通过多肽合成和表征校准识别指标。研究人员使用机器学习方法不仅发现了新的膜活性