临床研究数智化解决方案，行业内率先引入AI大模型技术的临床研究数智化解决方案，寻求长期合作伙伴

一、产品名称
临床研究数智化解决方案

二、产品领先性/创新性
作为行业内率先引入AI大模型技术的临床研究数智化解决方案，将AI技术融入到临床研究的各个环节

三、产品介绍
本项目于2023年8月启动，聚焦临床研究全流程智能化，依托AI与大数据技术，打造覆盖研究设计、数据管理、文献支持、受试者招募及学术交流的一站式解决方案，提升研究效率与质量。
核心产品
1、AI研究方案设计工具：基于大模型技术，智能生成研究框架、样本量计算建议，缩短设计周期。
2、病案数据整理工具：通过OCR与结构化处理，自动提取电子病历关键数据，生成标准化研究集，降低人工成本。
3、文献查询解读平台：整合医学数据库，AI生成摘要与热点分析，助力快速定位高价值文献。
4、精准受试者匹配系统：基于多维患者画像与算法模型，高效筛选临床试验受试者，提升招募效率。
5、线上学术交流平台：支持在线会议、协作研讨及成果共享，促进跨地域临床学术互动。
应用与价值
针对临床研究方案设计耗时长、数据管理低效、文献阅读滞后、受试者招募难及协作不便等痛点，通过AI替代人工重复劳动，强化数据驱动决策，构建协同生态，实现全流程降本增效。
当前进展
目前五大核心产品均已上线，与多家企业及医疗机构达成合作，客户反馈积极。下一步将拓展AI模型应用场景，深化临床研究全流程智能化改造。

四、产品创新性
技术创新性
本项目以人工智能与大数据技术为支撑，针对临床研究全流程中的关键瓶颈问题，在技术原创性、功能创新及医疗实践改进等方面取得实质性进展，具体创新成果如下：

 
（一）、核心技术突破
1、智能化研究方案生成技术
基于自主研发的医学大语言模型（LLM），构建动态化研究设计系统。通过语义解析与知识图谱关联技术，突破传统统计软件依赖固定模板的限制，实现研究框架自动生成、样本量计算优化及伦理合规性智能校验，形成"需求输入-方案生成-参数优化"的全流程自动化模式。
2、跨机构病历数据处理技术
整合光学字符识别（OCR）与自然语言处理技术，开发多模态数据解析引擎。通过构建医学本体库与术语标准化映射体系，有效解决电子病历中非结构化数据的语义歧义问题，实现跨医疗机构数据标准化处理，关键字段提取准确率达到98%。
3、隐私保护型受试者匹配技术
建立"临床特征-基因组数据-动态监测指标"三维匹配模型，采用联邦学习技术实现跨机构数据协同分析。在确保患者隐私安全的前提下，将受试者筛选效率提升至人工筛选的20倍，匹配精准度达89%。

（二）、产品功能创新

1、智能研究设计系统
集成临床试验模拟功能，基于历史研究数据构建预测模型，可评估不同方案设计的可行性，支持样本量动态调整。实际应用中将方案设计周期从传统模式的4周缩短至3个工作日，方案首次通过伦理审查率提升至85%。 

2、文献趋势分析平台
应用深度迁移学习技术，开发医学文献热点预测系统。通过分析全球主要医学数据库的海量文献，建立研究趋势演化模型，辅助科研人员识别新兴研究方向，预测准确率较传统文献计量方法提升2.8倍。

（三）、医疗实践改进

1、 研究流程数字化转型
构建覆盖方案设计、数据采集、成果转化的全链条数字化工作流。实际应用数据显示，单中心临床研究成本降低60%，多中心研究数据整合周期从3个月压缩至15天，推动临床研究模式从经验驱动向数据驱动转型。
2、医学证据质量提升
通过智能工具生成结构化研究数据，使随机对照试验（RCT）数据溯源效率提升90%，异常数据识别准确率达98%。同时建立包含300万例标准化病例的真实世界研究（RWE）数据库，为循证医学提供可靠数据支撑。

五、临床与应用价值
（一）、临床空间与市场需求
全球临床研究市场规模已突破500亿美元，年复合增长率达8.3%，但传统研究模式面临效率瓶颈：方案设计周期长达3-6个月，受试者招募成功率不足30%，数据整理人工成本占比超40%。随着精准医疗与创新药研发加速，医疗机构、药企及CRO公司对智能化工具的需求激增。据Frost & Sullivan预测，临床研究数字化技术市场将以年均22%的速度增长，2025年规模有望突破120亿美元。政策层面，中国"十四五"医药工业发展规划明确提出支持临床研究数智化转型，驱动行业生态重构。

（二）、疾病预防、诊断与治疗场景价值
1、预防领域：AI研究方案设计工具可快速生成流行病学队列研究框架，大大缩短疫苗临床试验设计周期，加速预防性干预策略验证。
2、诊断优化：病案数据整理工具实现多中心诊疗数据标准化，构建跨机构疾病特征库，为罕见病早期筛查提供结构化数据支持。
3、治疗创新：精准受试者匹配系统通过多维度患者画像分析，大大提升靶向药物试验入组匹配精度，助力PD-1等创新疗法研发周期压缩。文献解读平台实时追踪海量临床试验数据，智能预警治疗方案安全风险，助理临床试验快速开展。

（三）、全流程应用效果实证
在与三甲医院合作的肿瘤临床试验中，该解决方案实现全链路突破：
● 研究设计阶段，AI工具3天内完成研究方案框架设计；
● 数据管理环节，AI技术实现电子病历关键字段提取准确率98%，大大降低数据清理耗时；
● 受试者招募通过算法模型筛选出匹配度>90%的潜在患者，提升患者入组率；

 
（四）、商业价值与社会效益
随着真实世界研究（RWS）与去中心化临床试验（DCT）的普及，其AI模型驱动的动态方案优化、远程数据采集等功能，将进一步释放每年80亿美元的效率提升空间。
当前产品已在肿瘤、中枢神经、等复杂领域验证价值，在慢病管理、消化、感染等领域也有探索，有望成为临床研究新基建，推动医疗研究范式向"智能驱动、数据决策、生态协同"方向进化。

六、发展潜力
本产品依托AI与大数据技术，构建了临床研究领域首个覆盖全流程的智能协同生态，展现出显著的创新迭代能力和行业突破价值。其创新性体现为三大核心优势：

首先，通过模块化技术架构实现敏捷迭代，以大模型为基座的AI研究设计工具可随医学知识库的扩展持续优化方案生成能力，病案数据系统通过动态学习模型不断提升非结构化数据处理精度，算法模型周更新机制确保受试者匹配准确率提升30%以上；其次，开创性打通临床研究"设计-执行-验证"闭环，独创的智能方案生成器可联动文献平台实时调取循证依据；更在行业率先构建临床协作网络，通过学术平台沉淀的20万+医学专家资源形成数据飞轮，反哺AI模型持续进化。产品技术壁垒体现在多维数据融合、医疗大模型、动态知识图谱三大核心技术，其中非结构化病历处理准确率达98%，文献智能解读效率大大提升，关键指标均达到行业领先水平。当前已形成覆盖80%临床研究场景的解决方案矩阵，随着医疗AI渗透率提升，有望重塑价值千亿的临床研究产业生态。

七、行业潜力
惟同一辙虽尚未进行外部融资，但凭借自主研发能力和客户合作形成的资金良性循环，已在临床研究智能化领域建立起显著影响力。其解决方案获得北京协和医院、积水潭医院等顶尖医疗机构及翰森制药、正大天晴、君实生物、扬子江药业等20余家头部药企的规模化应用，印证了产品在提升研究效率、降低运营成本等方面的核心价值，展现出强大的市场化能力。

资本市场对医疗科技的高度关注为产品发展注入潜力。参考2024年医药生物领域融资规模超400亿元、信息技术赛道融资261起的行业趋势，该企业以AI+临床研究的创新模式精准切入数字化医疗蓝海。其打造的精准受试者匹配系统和线上学术研究平台，直击临床研究核心痛点，与资本青睐的"技术壁垒+场景落地"投资逻辑高度契合。

产品矩阵已获得多项权威认可：入选动脉网、蛋壳研究院"2024未来医疗100强"并斩获"年度潜力企业奖"，VB100认证彰显技术安全性达到国际标准。公司产品的这些成就通过36氪、动脉网等专业媒体传播，推动品牌进入医疗AI解决方案第一梯队。