“临床研究正在进入‘倍速进阶’时代——AI是推动效率与成本双重革命的新起点。”行业的进化逻辑正从依赖人力和经验的线性增长，转向依靠数据与智能的指数级突破。
国内AI医疗领域头部企业医渡科技（02158.HK）正通过AI赋能的智能临床研究解决方案，推动临床研究全流程提效。近日，医渡科技智能临床研究负责人郝原在一场媒体直播中分享了AI在智能患者招募、自动化数据录入与智能质控等核心场景中的全流程深度实践。
临床研究倍速进阶，AI正在重写“效率方程式”
临床研究中，方案设计、患者招募、数据采集、质量控制……每一个环节都承载着时间与成本的双重压力。当一款新药的研发周期以十年计，投入以十亿计，“效率”二字就成了整个行业难以言说的痛点。
医渡科技基于多年医疗大数据处理与疾病知识图谱构建能力，依托自主研发的“AI医疗大脑”YiduCore，构建起AI赋能的覆盖临床试验全流程的智能临床研究一体化解决方案，贯穿立项评估、临床试验方案优化、患者智能招募、临床运营等药物研发关键环节，推动实现临床研究效率提升超30%目标，显著缩短新药上市周期。
医渡科技依托在医疗人工智能领域技术能力和丰富经验积累，自主研发医疗垂域大模型，并深入探索大模型在临床研究中的应用。特别是在患者招募和数据管理等临床研究关键环节，开展了一系列实践探索。
“拯救”临研进度条，用AI按下患者招募加速键
患者招募是临床试验中最复杂、最耗时的环节之一。传统依靠人工翻阅海量病历进行筛选的模式，效率低下且极易因标准理解偏差而错失合格受试者。
医渡科技打造的受试者招募及可行性分析服务，依托医疗垂域大模型，实现了对复杂临床试验方案的智能解析与推理，将招募从“大海捞针”升级为“精准匹配”。
系统具备纳排条件智能解析能力，自动拆解复杂临床试验方案，大模型精准判断患者诊断、基因靶点（如GPC3阳性）等关键指标项是否符合方案纳排标准，筛选符合纳排要求的患者，并提供推理过程与判断依据，从而显著提升患者招募效率。
在某肝癌和淋巴瘤项目的对比验证中，使用大模型进行患者初筛，其准确率相比传统的大数据配置规则平均提升了3倍以上，同时节省了超过90% 的人工配置成本。这不仅意味着招募速度的提升，更代表着临床研究从“经验驱动”迈向“数据智能驱动”的关键一步。
从录入到质控，AI守护临床研究的“数据生命线”
1、AI助力高效数据管理
临床研究建立在可靠数据基石之上，其核心在于确保所有数据均可作为支撑研究结论的可验证证据。然而，数据源头的“多源异构”问题——病历、检验报告、影像、基因数据格式千差万别。医渡科技在获得充分授权的前提下构建临床研究电子源数据存储库，将院内外的研究相关数据标准化为符合监管要求的核证副本，并严格遵循ALCOA+CCEA原则，确保数据可溯源、可验证，为后续分析提供坚实底座。
2、AI实现自动化数据录入
基于电子源数据存储库，iCollector智能录入系统实现了从源数据到EDC系统的自动化流转。将源数据填入病例报告表（EDC）。通过视觉识别与语义理解，系统能自动阅读病历、病理报告等十余类文档，提取关键信息并填充。系统通过视觉识别与语义理解技术，自动解析病历、检查报告等十余类文档，精准提取关键信息并填充至eCRF。效果是直接的：在覆盖各类文件的评测中，正确填充率达到90%，EDC录入效率提升50%。研究协调员（CRC）从“数据搬运工”转向了更有价值的“数据质检员与流程管理者”。
3、AI助力实时智能质控
质量控制在临床试验中至关重要，却长期依赖人力抽查，效率与覆盖范围有限。医渡科技智能质控平台构建“数据‑知识‑应用”三层体系：数据层：汇聚多源医疗数据；知识与算法层：融入MedDRA、CTCAE、WHODrug等权威医学知识库和具体方案规则，形成可计算的“数字规则引擎”；应用层：实现从异常信号智能识别到专家人工确认的闭环。
质控平台能模拟专家思维进行“由表及里”的分析，并清晰展示判断依据，助力监查与质控模式从“事后抽查”转向“实时预警、全程可控”。
此外，医渡科技打造的iInsight智能数据分析平台则降低了统计学的使用门槛。平台内置了统计模型和Prompt模板库，研究者只需用自然语言描述分析需求，系统即可自动生成分析方案、可视化图表甚至报告草稿，大幅降低数据分析的使用门槛与时间成本。
效率革命的下半场，用好AI答好时代新考题
从卫健委发布“人工智能+药物研发”的应用指引，到麦肯锡提出AI赋能临床研究的12个场景，趋势已清晰可见：AI正在重构临床研究的效率曲线。
然而，AI的深入应用也伴随新挑战：数据隐私与合规、模型幻觉与责任界定、跨机构数据孤岛、伦理审查与患者授权……这些“新问题”正是技术落地必须跨越的现实鸿沟。
AI在医药行业的应用已进入深水区。医渡科技致力于成为这个生态中关键的“连接器”和“赋能者”。截至目前，医渡科技已服务超350家国内外制药企业，助力数十家企业加速新药上市进程，助力实现 “提升研发效率、优化上市路径、降低创新成本”的核心价值。
当患者招募时间缩短、数据管理成本降低、试验周期得以压缩，最终迎来的不仅是一款新药提早上市的窗口，更是整个行业向“以患者为中心、以效率为导向”新范式的集体演进。
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