《AI结合大数据赋能上市中药产品的二次开发研究》项目主要搭建了组方优化算法和覆盖“中成药—药材—功效—症状—疾病”等多维关系的全量知识图谱算法，基于两个算法对天士力医药集团多个上市中成药产品进行了组方优化和新适应症预测，并通过动物实验对优化及预测结果进行了验证。结果表明中成药改良方疗效和原方无差异，新适应症预测结果可靠，明确了其后续临床转化研究的方向。该项目的实施为已上市中药产品的精准人群定位、蓝海市场开辟，推动指南准入、延长产品生命周期构建了规范证据链，增强了产品临床认可度并助力市场推广。

《AI大数据赋能上市药品医学策略制定》项目核心是搭建了基于大语言模型的多模态数据处理与跨维度分析能力体系，深度整合临床、市场、研发、学术等多源数据资源，构建形成一套覆盖文献深度挖掘、竞品全方位对比分析、潜力领域科学研判的全流程医学策略分析方案。依托该分析体系，项目以核心研究中成药及同类竞品为对象开展系统性研究：通过对比多款大模型的输出结果，对该中成药及竞品已发表的 10000   篇相关文献进行分模块拆解分析，同时创新性融合文献计量学原理与关键词中位年份比较方法，完成对研究核心数据的系统梳理与科学验证。

研究结果证实，本项目已成功明确核心研究中成药相较于竞品的核心优势领域与核心发展方向，精准厘清二者在研究内容上的直接差异与间接关联；并通过科学的数据分析方法，筛选出该中成药具备开发潜力的重点领域及关键指标，为后续产品医学策略的优化与落地提供了数据支撑和方向指引。