医药标准化人工智能体构建指南TJNBDA 0008-2025.pdf

1、医药标准化人工智能体构建指南TJNBDA 0008-2025讲解了基于RAG（检索增强生成）技术的药物相互作用智能分析系统的构建框架。该标准描述了医疗智能体（AI Agent）的核心定义，即具备环境感知、任务理解、决策规划及持续学习能力的人工智能系统。指南明确了向量数据库作为高维向量存储与相似性搜索的关键载体，LLM大语言模型作为自然语言处理基础，以及重排序（Rerank）技术对检索结果的语义优化作用。系统架构部分阐述了集成多源医疗数据构建知识库的流程，包括数据预处理、向量化存储、质量控制三阶段闭环管理。标准化报告产出模块强调了通过确定性网络保障数据传输的低时延与高可靠性，同时规范了设备硬件配

2、置中GPU算力需求与SSD存储基准，软件层面对Embedding模型版本和容器化部署提出明确要求。医药标准化人工智能体构建指南TJNBDA 0008-2025适用于医院药学部门智能化处方审核场景，为临床医生提供实时用药决策支持。该标准面向医疗AI系统开发团队，特别是涉及药物相互作用分析、用药安全监控的软件研发机构，如智慧药房管理系统供应商。医疗器械生产企业需依据第七章网络连接规范设计符合确定性网络要求的硬件设备，数据中心运维方需参照第六章设备配置要求部署GPU服务器集群。医药监管部门可利用知识库搭建流程建立标准化药品不良反应数据库，医保审核机构可依托智能体搭建流程构建处方合理性评估模型。医药院校科研团队在LLM训练与RAG技术应用研究中需遵循术语定义标准，保险机构精算部门可基于系统架构开发用药风险预测模块。