HCP尋證費時費力
HCP人員在研究使用藥物時，需廣泛搜尋研究文獻、藥品指南、用法說明、臨床數據等，以獲取充分的使用依據，并根據研究方向與患者具體狀況制定策略。這一過程涉及海量文獻的查閱與經驗總結，極為耗時且勞動強度大。
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HCP人員文獻見解無法傳承且效率低下
HCP人員在文獻研讀上高度依賴個人經驗和專業水平，導致企業難以系統性積累和傳承文獻解讀的資產，加之文獻內容繁復，常規閱讀方式效率欠佳。
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醫藥代表培訓成本高
醫藥代表培訓專業內容多且嚴謹，初級醫藥代表很難快速上手。
利用Stake問學慧閱讀大模型應用Agent和RAG的開放范式，結合研究文獻、藥品指南、用法說明、臨床數據等企業知識庫訓練的中藥私有大模型，通過理解、記憶和推理快速幫助HCP人群尋證，提供精準且全面的回答。
將優質的文獻理解經驗編輯成總結規則，利用Stake問學慧閱讀大模型應用的文檔總結功能，幫助HCP人員高效的閱讀文獻，將總結內容積累成資產，全面提升文獻的閱讀效率。
基于Stake問學慧閱讀大模型應用，訓練生成智能培訓機器人，通過模擬銷售情境與初級醫藥代表互動對話，實時校驗并矯正銷售話術，模擬醫生循證產品情景，高效提升醫藥代表的專業應答能力。
支持2萬個分布于22個省份及四大直轄市的員工，高效生成46萬份文件，管理4.7GB存儲數據，實現0.5秒極速響應。
平均每5分鐘完成一篇文檔的閱讀，顯著提升工作效率。
完成培訓即具備中級醫藥代表資格，可立即投入客戶服務工作。
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