从临床问题出发
中国药科大学 · 临床药学本科
在江苏省中西医结合医院、南京市鼓楼医院实习，积累临床与合理用药基础。学习沿着诊疗路径思考，理解医生面对的真实问题。
这一站留下临床基础
01 / BACKGROUND
我的能力从哪里来
从临床药学到医学内容，
再到AI创新与团队实践。
一条不断积累的路径点选年份，看看这一站留下了什么
把判断放回证据
中山大学 · 药学硕士
临床药学方向，在中山大学附属第一医院接受临床药师培养，轮转内分泌、心内、ICU、普内、呼吸、肿瘤等科室。追问证据是否充分，结论能否支持下一步判断。
这一站继续积累循证判断
让专业回应业务需求
MIMS / 上海医睿 / HAVAS
曾任MIMS、上海医睿医学编辑及HAVAS高级医学编辑，持续服务药企医学部与市场部，支持多领域、多类型内容交付。另有HAVAS与MIMS医学咨询兼职经历。把医学问题、受众需求与表达方式连接起来。
这一站继续积累科学表达业务理解
内容交付、AI实践与MCC团队赋能
辉瑞杭州创新中心
围绕医学内容运营，理解Marketing需求、审核发布与交付安排；在Comeditor（Medboost）中并行开展医学评估与产品共创，参与GEO实践。同时面向MCC组织AI workshop、培训与方法分享，帮助团队提升医学内容生产效率。
这一站继续积累AI产品共创MCC团队赋能
带领交付小组，面向MCC推进AI提效
医学内容经理 · MCC Team
2026年9月起任医学内容经理，属于辉瑞杭州创新中心MCC Team（医学内容解决方案团队）。管理3人内容交付小组，与ORBU业务伙伴协作；发起并推进MedSmart，面向整个MCC开展AI创新与医学内容生产提效。
现在继续积累团队管理MCC AI创新
走到本科这一站，先建立临床基础。
临床基础
循证判断
科学表达
业务理解
AI产品共创
团队赋能
从理解临床开始，逐步连接证据、内容、业务与AI。
医学编辑阶段 · 整体工作积累
跨领域、跨材料类型的专业交付基础
100+
套医学幻灯
100+
份医学与市场材料
9
大治疗领域
这是医学编辑阶段整体工作的总结，涵盖神经、免疫、消化、心血管、肿瘤、抗感染、罕见病、内分泌、呼吸；材料包括核心幻灯、培训、专家幻灯、策略材料、DA、FAQ、推文及患者教育等。后面的达必妥多适应症内容，是这些工作中的一个代表案例。
这些经历共同带来的能力
理解医生如何做判断，
也理解药企为什么需要这些内容。
临床训练帮助我理解诊疗问题与证据；服务医学部、市场部和业务团队的经历，让我学会把专业内容放回沟通目标与交付场景。这些积累，也成为我参与医学AI产品共创、推进团队提效的基础。
02 / AI INNOVATION
三个从0到1的医学AI项目
从真实业务问题出发，
推进工具、方法与工作方式的创新。
我的医学AI实践，围绕内容生成、AI信息呈现和团队生产提效展开。在三个从0到1的项目中，我参与或发起需求梳理、方案共创与方法建设，持续把医学内容任务中的问题转为具体的改进工作。
01 / AI内容工具
Comeditor（Medboost）
从医学评估与产品共创切入，梳理论证逻辑、生成要求和评价方法。
我的工作参与医学评估与产品共创
查看工具共创案例 ↗02 / AI内容分析GEO
从品牌提及率出发，分析问题、人群与AI引用来源，形成优化建议。
我的工作参与轮岗分析与方法探索
查看分析实践 ↗03 / AI团队提效MedSmart
面向MCC推进经验沉淀、问答助手及GCMA知识库建设。
我的工作发起并推进 · 持续建设中
查看当前进展 ↗三个项目分别承接不同业务问题。接下来展开工具共创与团队提效，GEO分析在后面的“更深”案例中呈现。
03 / COMEDITOR / MEDBOOST
AI创新 · 从0到1参与工具共创
Comeditor（Medboost）
AI医学内容工具共创。
在Comeditor（Medboost）从0到1的共创中，我发现：AI生成的文章，每一段单独看都完整，整篇却可能读起来很“散”。我把问题追到论证链：系统在沿大纲逐段扩写，却没有先回答整篇究竟想证明什么。围绕这些真实问题，医学评估与产品共创一直并行开展：一边评价医学质量，一边与产品和程序员开发同事讨论，把反馈转成具体的改进要求。
持续看医学准确性、论证逻辑和证据是否支持内容。
同步与产品和程序员开发同事讨论，把反馈转成改进要求。
01临床未满足
需求是什么
需求是什么
02为什么
需要解决
需要解决
03真正的难点
在哪里
在哪里
04可行的
解决方案
解决方案
05为什么
能解决
能解决
06优势与
主要贡献
主要贡献
07哪些证据
支持判断
支持判断
先回答这些问题，再生成大纲和正文。将医学专业判断整理为模型输入、内容结构与评价尺度，帮助产品和技术找到具体的改进路径。
先明确论证目标，再组织文章
把前面的七个核心问题，落实到具体制作流程中。
明确故事线先想清楚要证明什么
→
检索材料寻找对应的研究与证据
→
串联论证按观点与证据组织内容
→
润色表达把话讲准确、讲清楚
引言提出临床问题→正文展开观点与证据→总结回到核心结论
把医学编辑能力拆开，找到AI的辅助环节
将七项能力归入三个工作环节，分别明确AI可以怎样参与。
医学编辑的能力AI可辅助的具体工作
知识与学习知识检索 · 快速学习
↔检索文献与内部材料，辅助理解新的领域与知识。
推理与表达逻辑梳理 · 文字表达
知识融汇 · 学术转化
↔知识融汇 · 学术转化
梳理框架、重组知识、润色语言，提供内容表达的思路。
呈现与交付合理呈现
↔辅助制作图表和页面，改善信息的视觉呈现。
能力拆解帮助明确工具需求；医学准确性、证据与论证逻辑，仍需贯穿评估与共创。
医学与业务反馈对问题的判断产品与技术动作
文章读起来很散整体论证链缺失先回答7个核心问题，再生成大纲与正文
生成结果忽好忽坏需要共同的医学评价尺度用测试样本、评分标准与业务反馈持续迭代
约30%医学内容制作效率提升
医学评估持续提供判断依据，产品共创同步把反馈落实为改进动作。
沿用既有项目内评估口径。溯源流程由“先生成、后补文献”调整为“先检索、依据证据成文、再集成溯源”；结果与具体任务及评估方式相关。
看见真实问题 → 抽象内容逻辑 → 转化为产品规则
04 / MEDSMART
AI创新 · 从0到1发起并推进团队提效
MedSmart · 面向MCC的
AI医学内容生产提效。
针对新幻灯业务中经验难传递、既有材料难复用的问题，我从0到1发起并推进MedSmart，面向整个MCC团队探索AI辅助内容生产的工作方式，重点做两件事：通过幻灯时间，沉淀资深医学同事的经验；围绕GCMA里的医学材料建设知识库，让文件里的知识更容易被人和AI找到、理解和复用。
MedSmart / 两条并行的工作线点选工作线和节点，展开具体做法
每周幻灯时间，资深医学同事分享制作经验、讨论真实幻灯。我录下分享，并记录每位同事的反馈，作为语料提供给Copilot，持续沉淀医学判断和幻灯制作方法。
正在开展 · 每周交流
让资深医学同事把判断过程讲出来
围绕真实幻灯讨论：为什么这样安排内容，怎样使用证据，这张图应该怎样呈现。把资深同事的专业判断，放到具体案例中讲清楚。
留下什么真实案例、医学判断和制作经验。
分享录屏、反馈记录和Copilot语料沉淀正在进行；问答助手与checklist在团队试用，持续根据实际任务完善。
GCMA保存着辉瑞内部的医学材料。原先能找到一个文件，却不容易知道里面讲了什么，更难快速复用其中的观点、幻灯数据和呈现方式。知识库建设希望把这些分散的知识系统地组织起来。
原先的查找方式找到一个文件
→还要逐份打开，才能知道内容是否有用。
知识库建设目标找到所需的知识
人或AI按问题查找观点、数据、结构与呈现方式。
MedSmart / GCMA医学材料知识库标签体系设计与建设推进中
怎样从医学材料中，找到能回答当前问题的内容？
医学主题→临床问题→关键观点
用主题、问题和观点组织文件里的内容，让人和AI能够找到需要的知识，再回到对应材料核对与复用。
使用方式 / 设计示意找一段已有的医学论证
按当前的临床问题，定位GCMA材料中的相关观点和论证内容。
以上为标签维度与层级的设计示意，具体标签、分级与检索应用持续推进。目标是把药企材料中原本零散、经常需要复用的知识整合起来。
01
幻灯经验沉淀与Copilot语料
正在开展 · 持续沉淀每周幻灯时间录制分享，并记录每位同事的反馈意见，整理后作为语料提供给Copilot，归纳幻灯制作的经验、修改理由和关键要点。让资深医学同事的能力逐步形成可讲清、可复用、可规模化的方法。
02
幻灯制作问答助手与checklist
团队试用中这是幻灯时间的应用：汇总每次反馈，整理成常见问题、制作要点与检查项，形成类似FAQ的问答助手。制作过程中可以查方法，交付前可以对照自查，把同事的经验带到下一次任务中。
03
GCMA医学材料知识库与标签体系
建设推进中面向辉瑞内部GCMA系统中的医学材料，由我负责建设思路、资源盘点与标签体系设计。围绕材料讲什么、包含哪些数据、采用什么结构和呈现方式来组织知识，逐步改善只能找到文件、难以找到文件内具体内容的问题。
经验沉淀和知识库建设分别推进：前者把医学同事的经验整理成方法和问答，后者把GCMA文件中的知识系统地组织起来。共同目标是让人和AI更好地复用已有积累，提升MCC医学内容生产效率。
05 / AI SHARING
AI分享 · workshop、培训与案例交流
把项目中的AI实践，
带进团队的真实任务。
我面向整个MCC Team（医学内容解决方案团队）组织AI workshop、培训和方法分享，也在辉瑞杭州创新中心多次交流AI内容生产实践；同时面向ORBU业务伙伴分享AI医学内容生产方法。
MCC Team团队内部的AI workshop与方法分享
辉瑞创新中心多次内容生产与AI实践交流
ORBU面向业务伙伴的医学内容AI workshop
从文章与内容的底层逻辑讲起
分享医学写作如何确定论证目标、组织证据和搭建结构，让伙伴理解怎样判断一篇内容，以及怎样把这些要求讲清楚给AI。
将专业判断与具体制作任务连接起来，帮助不同经验基础的伙伴理解方法。
把工具用法放回真实任务
结合内容制作、幻灯和写作案例，分享更合适的AI工具、使用方式与检查点；也探索将HTML用于内部汇报与资料整理。
通过工具试用、案例交流和复盘，让团队积累可以带入下一个项目的做法。
把具体案例讲清楚，把方法放回真实任务，帮助更多伙伴把AI用到医学内容生产中。
06 / BREADTH
更广 赛诺菲达必妥多适应症内容
达必妥多适应症内容：
从2型炎症串起不同疾病。
围绕达必妥“免疫之王”的产品定位，我把2型炎症作为串起多个适应症的主线。不同系统的疾病，症状和临床问题看起来各不相同，但在这些相关适应症背后，可以找到共同的发病机制。
共同的医学主线2型炎症
不同系统、多个适应症
先讲清它们为什么有关联，
再分别讲各疾病的临床问题与研究证据。
用共同机制，
把不同疾病的故事串起来。
做新适应症内容时，我会先问：这个疾病与已有适应症有什么共同点？为什么同一个产品能在不同系统的疾病中发挥作用？从2型炎症切入，就能让不同适应症之间的联系更容易理解。
这样，每增加一个适应症，内容都能接在已有的医学逻辑上，逐步拓宽对产品和相关疾病的认识。
同一条主线，
也要回答各自的临床问题。
- 找到共同点把相关疾病背后的2型炎症机制讲明白。
- 讲清各自难点回到具体疾病，说明医生面对什么问题、患者还有什么需求。
- 用对应证据展开结合各适应症的研究和产品信息，写出适合当前科室与受众的内容。
07 / GEO / DEPTH
更深 GTMx团队轮岗 · GEO分析实践
GEO · 从0到1探索
AI搜索中的医学内容分析。
围绕AI如何呈现品牌与医学信息这一新场景，我在GEO轮岗中参与先维盈项目，从0到1探索分析方法：从提及率出发，拆解具体问题与人群、追踪AI引用来源，再形成内容与渠道优化建议。
23%
当时观察到的先维盈提及率，意味着什么？
这是分析的起点。需要把数字放回竞品、基线和阶段目标中，再判断业务下一步能做什么。
判断位置
与竞品、基线及阶段目标比较，建立判断标准。
定位问题
拆到具体问题与人群，找出究竟在哪里失分。
追踪来源
继续看AI引用渠道、内容来源和偏好特征。
转化行动
落实为内容、标题、渠道及合作方式的调整建议。
从“看数字”走向可解释的分析方法
一个总体提及率可能掩盖了具体问题与人群的差异。我会先明确比较对象，再拆解问题维度，追到引用来源与内容特征，判断缺口更可能来自内容、渠道还是分析方法，最后提出对应的动作。
因此，多品牌项目需要分别定义问题、判断尺度与行动方向。指标的作用，是让问题能够被定位，让改进有依据，并能够在后续追踪中继续检验。
让内容回答用户真正提出的问题
若希望影响“A药和B药怎么选”，就要布局真正回答“如何选择”的内容。来源分析也会继续向上游追踪：在当时项目中观察到豆包对字节生态内容的偏好后，进一步评估小荷健康等源头渠道的合作可能。
多品牌不能机械复制一份报告，需要重新定义每个品牌和阶段的问题。
让供应商反馈形成闭环
- 人员与资源谁在做，能力和资源是否匹配？
- 进度每周待办有没有真正闭环？
- 方法问题出在人、数据还是算法？
- 机制怎样通过记录、复盘和流程减少重复问题？
更深：把总体指标拆成具体问题，再把分析转成有依据的行动建议。
08 / HEIGHT
更高 从临床思考走向产品故事线
从临床问题出发，
梳理适合产品的内容故事线。
客户希望内容“更有高度”时，我会从临床真实世界的困境、文献中的争议，以及前沿共识的发展方向去找思路：哪些问题医生需要关注，却一直没有被充分讨论？哪些新的治疗认识，值得借助内容讲清楚？
真实诊疗卡在哪里？
现有治疗还有哪些难题？哪些患者的需求没有被充分看到，哪些临床问题值得进一步讨论？
不同结论为什么不同？
研究人群、终点和治疗阶段的差异，能否解释文献间的争议，并带来新的内容角度？
治疗正在往哪里走？
从精准治疗、个体化治疗等方向，思考怎样识别细分人群，以及谁可能更适合某种治疗思路。
临床问题→证据与争议→值得讨论的治疗思路→合适的产品信息
让产品信息自然进入故事
先找到能推动治疗思考的问题，再结合证据组织故事线。例如，围绕细分人群、精准治疗或个体化治疗，解释哪些患者可能获益、依据是什么，以及产品与这个问题有什么关系。
在这个过程中，把与临床问题相关、有证据支持的产品特点和优势放到合适的位置，让内容既能为领域治疗发展提供讨论，也能补充对产品有价值的信息。
从其他领域借鉴好思路
我也会看其他药企、其他治疗领域的材料，留意它们怎样提出临床问题、组织文献和安排故事线，找到其中值得复用的核心思路。
再结合当前领域的临床实际、产品特点和研究证据，重新组织内容，让借鉴的方法服务于眼前的问题。
09 / DELIVERY EVIDENCE
高效交付 2024年内容运营与ASCO协作成果
内容运营与ASCO协作：
从前置准备到按时交付。
把已有知识组织成内容系统
- 先懂Marketing对齐重点活动、受众、时间节点和希望推动的认知。
- 再盘既有材料梳理GCMA、幻灯、培训材料与专家访谈，判断可复用的知识。
- 重组到新场景让同一份知识进入不同内容形式，提升制作效率与传播价值。
一份知识，换一种交付点选材料试试看
幻灯核心信息
重新组织内容
新故事线推文
围绕一个读者关心的问题，重新安排核心观点和证据。
提炼核心信息重建论证顺序适配文章表达
把复杂协作安排在发布之前
- 方向先定与Marketing对齐文章角度、基调与表达目标。
- 框架先写提前完成稳定内容，为待发布结果预留位置。
- 审核前置可确认部分先进入审核，结果发布后重点复核变化。
- 节点对齐提前协调内容、审核、排版、提单与发布的接棒时间。
通过前置准备减少等待、返工与重复沟通，维持审核要求并加快交付。
256篇
2024年OBU全年内容
>70%
当年内容自产比例
68篇
ASCO期间发布内容
12小时
ASCO重点内容上线
博瑞纳e慧阅读量与分享率居所有BU首位，内容产出量居团队首位；大会传播成果包含Marketing、医学审核、MC及其他协作团队的共同贡献。
120+活动页累计上架文章
2.1天平均生产审批周期
19.0kCFC转发
20.6kHCP阅读
44.2%有效分享比例
10 / PARTNERSHIP JUDGMENT
协作共创 从实际业务任务判断合作价值
供应商方案评估，
以及业务与开发之间的沟通。
业务侧参与方案与产品评估
我与采购协作参与内容及AI创新供应商比稿、方案与产品试用，关注实际医学内容任务的适配性、输出质量与业务获益，并就是否合作提出判断。
外部方案的评估仍在持续，重点是确认能否解决真实问题，再决定是否值得进入下一步合作。
在业务与实现方式之间沟通
与程序员开发同事持续交流方案如何实现；结合Comeditor（Medboost）产品共创与GEO交付审阅经验，把模糊反馈转为可以讨论的问题、评价要求与改进动作。
我希望在合作中始终保留一个清晰的判断依据：方案解决了什么问题，怎样验证，以及团队是否真正用得起来。
11 / TEAM IN PRACTICE
医学内容经理 · 当前职责与工作范围
当前职责：内容交付管理
与MCC医学内容AI提效。
我的所属组织 / 辉瑞杭州创新中心
MCC TEAM
医学内容解决方案团队
黄雅南 · 医学内容经理
管理3人内容交付小组
面向整个MCC团队AI创新 · 医学内容生产提效 · workshop与培训分享
业务协作需求 · 交付 · 反馈
协作的业务单元
ORBU
肿瘤与罕见病事业部
业务伙伴2026.09开始担任医学内容经理
3人直接管理的内容交付小组
带领小组完成内容交付
在辉瑞杭州创新中心MCC Team，管理3人内容交付小组，与ORBU业务伙伴对齐需求、制作方法和交付安排。面对此前未开展的幻灯业务，通过实际制作、带教和复盘，逐步建立稳定的交付能力。
面向整个MCC推进AI提效
AI创新与医学内容生产提效面向整个MCC团队开展，包括组织AI workshop、培训、工具用法和内容方法分享。结合每周幻灯时间，把资深医学同事的判断与制作经验，逐步整理成更多伙伴能理解和使用的方法。
面向MCC的AI提效与方法建设，由我发起并推进的 MedSmart 项目持续承接。
12 / CAPABILITY SUMMARY
这些经历沉淀下来的能力与特点
懂医学，也懂AI，
喜欢把新想法变成可用的方法。
我是一名连接医学内容、AI应用与团队实践的复合型人才。理解临床与业务需求，也愿意探索新工具、新方法，把专业判断放到具体项目中验证、改进和应用。
连接医学判断与AI应用
把医学准确性、证据与论证要求讲清楚，再与产品和程序员开发同事讨论具体实现；既能评价内容，也能参与工具共创。
对应实践 / Comeditor（Medboost） ↗爱创新，愿意拥抱新事物
从AI内容工具、GEO到MedSmart，愿意进入新的业务场景，从真实问题出发探索做法，再通过试用和反馈持续完善。
对应实践 / 三个从0到1的AI项目 ↗喜欢总结规律，也重视应用
能提炼医学内容生成的底层逻辑：围绕七个核心问题建立论证，以引言、正文、总结组织文章，并拆解医学编辑的核心能力，明确AI可以辅助的环节。
也会从GEO指标拆解、幻灯时间的逐人反馈中总结方法，形成分析框架、SOP、问答和checklist，再带进下一次任务。
对应实践 / 医学内容逻辑与能力拆解 ↗对应实践 / MedSmart方法沉淀与应用 ↗阳光乐观，乐于交流与分享
保持开放、积极的工作状态，喜欢和伙伴一起尝试、讨论、解决问题。通过workshop、培训和案例分享，把个人探索变成团队可以理解和使用的经验。
对应实践 / MCC与创新中心AI分享 ↗带着好奇心尝试，带着专业判断推进；愿意总结，也愿意分享。