（转自：摩熵医药大数据）

在医药研发加速数字化转型的时代背景下，由中国药科大学联合生命科学领域数据服务领军企业摩熵数科共同打造的《新药研发的大数据决策》专业课程，正式登陆智慧树平台。

作为一门深度践行“产教融合”理念的创新课程，它直面全球新药研发“高投入、高风险、长周期、低成功率”的核心挑战，旨在系统培养药学专业硕士运用大数据思维与技术解决实际研发难题的能力，为国家创新驱动发展战略下的新药研发事业注入强劲动能。

摩熵数科凭借其深厚的行业积累与领先的技术平台，不仅为课程提供了坚实的产业级内容支撑，更全程主导了高质量教学视频的规划与录制，彰显了企业赋能教育的前瞻视野与强大实力。

一、课程核心：构建全生命周期知识图谱，赋能实战能力

《新药研发的大数据决策》课程以药物研发全生命周期为脉络，系统覆盖立项调研、靶点发现、化合物筛选、临床前研究、临床试验、注册申报、市场准入及投融资决策等核心环节。

依托摩熵数科丰富的产业经验与案例库，课程深入解析各环节技术规范、挑战及大数据驱动的决策逻辑，构建了“基础理论-技术规范-数据决策”融合的教学体系。

高质量教学资源：课程包含由摩熵数科专家团队与中国药科大学教师共同策划与录制的26节专题视频（累计284分钟），内容涵盖研发历程、岗位认知、法规政策等基础模块，并重点聚焦大数据工具应用及全流程分析策略，融合理论教学、前沿案例解析与平台实操演练。

创新教学模式：突破传统理论框架，创新性地融合“高校教授+业界专家+项目实训”三位一体：

（1）由校内主讲教师系统授课，夯实基础，构建学生完整的知识图谱；

（2）摩熵数科资深专家通过专业录制的讲座视频或线上线下结合形式，分享真实产业洞见与大数据应用实践；

（3）在教师指导下，学生通过分组研讨与大数据分析实训项目锻造实战能力，借助摩熵数科技术平台完成靶点分析、赛道评估等真实课题并产出高质量调研报告；优秀学员可获得企业实习直通名额及数据库深度体验机会，实现“知识习得-案例研讨-产业实践”的闭环培养路径。

二、摩熵数科：以产业远见与实力，构筑产教融合技术底座

课程的深度与价值，源于共建方摩熵数科在生命科学数据智能领域的领先地位，以及其赋能教育的战略远见。作为生命科学领域全球领先的数据检索系统、垂域AI模型开发及咨询解决方案提供商，摩熵数科拥有服务全球顶尖药企、研究机构的深厚积淀，依托其强大的产业级数据资源与技术能力，为医药研发提供从数据获取到智能决策的全链条支持。此次倾力打造高校课程，正是其“以行业积淀反哺教育，共育未来创新力量”战略眼光的直接体现。

全球领先的产业数据底座：平台整合全球超10万个数据源，形成PB级规模、超50亿条结构化数据资源库。近百位医药领域专家对数据进行精细化编辑、标注与审核，确保信息专业性、准确性与时效性。通过自研“信息扰动技术”和脱敏处理流程，实现数据“可用不可见”，在合规前提下充分释放数据价值，为课程实训提供真实、安全、高维度的数据支撑。

突破性AI技术生态：基于“DATA for AI”与“AI for DATA”双向赋能机制，利用大语言模型（LLMs）自动化抽取和构建知识图谱，结合专业团队的精细化加工，形成“数据生产-模型训练-应用优化”的AI驱动数据闭环生态。自主研发的BCPM-Miner模型融合NLP与CV技术，可实现从分子结构、生物通路到临床文本等复杂生命科学实体的智能理解与挖掘。

场景化产品矩阵赋能：依托数据与技术积淀，摩熵数科打造了包含15大数据库集群、200余个专业子库的产品体系，通过SaaS平台、API接口及AI模型等模式，为政产学研医投六大客户群体提供精准服务。课程聚焦的靶点发现、临床优化、市场准入等关键决策环节，恰是其旗下摩熵医药、摩熵化学、摩熵生物等核心产品的赋能领域；而课程实训环节直接对接摩熵BCPM数据智能平台，更成为学生接触真实产业级数据环境的重要窗口。

三、产学研用深度协同：共育医药数据英才，引领行业未来

作为课程核心共建方，摩熵数科深知“人才是创新的第一资源，是突破研发瓶颈的核心力量”。此次合作正是“以行业积累反哺教育，赋能未来人才”使命的重要实践。开放BCPM平台资源，让学生亲身实践产业级数据决策流程，是培养其创新思维与解决问题能力的核心路径，直接呼应了国家对于增强创新思维、运用创新思维解决实际问题的号召。

作为生命科学数据智能化领域的开拓者，摩熵数科通过与中国药科大学等顶尖院校的“产学研用”深度合作（如共建“AI+医药”联合实验室、设立专项奖学金、开放技术接口），持续开放资源，将前沿技术与真实产业洞察融入教学。这不仅助力高校培养兼具使命感、严谨素养与科技自信的药学人才，更是摩熵推动医药行业从“经验驱动”向“数据智能驱动”转型的核心战略布局。

面向未来，摩熵数科将持续深化与学术界、产业界的开放协同，构建更强大的创新生态系统，加速生命科学基础研究突破与应用转化，以数据智能驱动医药健康事业创新发展，为人类健康福祉贡献更多力量。