10月17日，第七届临床研究统计设计及分析研讨会暨中国现场统计研究会医药与生物统计分会2026年年会（下称“大会”）在西安金辉铂尔曼酒店举行，来自高校、医疗机构、科研院所和医药行业的专家学者及业界代表200余人齐聚一堂，围绕临床研究统计设计与分析的新方法、新技术及转化应用展开了交流，并发布了山西医科大学张岩波教授团队开发的“迪睿智医—心血管系统疾病MDT智能辅助用药决策系统”和北京大学周晓华教授团队开发的“医学临床研究智能化数据管理与统计分析系统”两项成果。
（大会现场。主办方供图）
据悉，大会由中国现场统计研究会医药与生物统计分会、国际生物统计学会中国分会（IBS-China）主办，北京大学公共卫生学院生物统计系、四川大学华西公共卫生学院共同承办；以“统计方法创新赋能临床研究，多维数据建模提升医学证据”为主题，设置大会报告，并开设“目标试验模拟的设计与实践”“人工智能在医疗大数据中的应用”“多模态数据融合统计建模与实践”“高质量数据标准与AI for Clinical Trials”4个平行分会场，同期开展壁报交流。
（中国现场统计研究会谢田法秘书长致开幕辞。大会主办方供图）
如何让统计方法从模型和论文走向临床和公共卫生应用场景，是本次会议的一项重点议题。大会期间，张岩波教授团队、周晓华教授团队分别进行成果展示，包括系统功能、技术路线、验证结果和应用场景；周晓华教授团队还与诺思格（北京）医药科技股份有限公司签订了《AI临床研究系统联合开发与技术验证》协议，进一步明确在成果应用、系统部署和后续研发中的合作安排。
（“医学临床研究智能化数据管理与统计分析系统”统计转化成果合作签约仪式。大会主办方供图）
据了解，张岩波教授团队的成果面向心血管疾病多病共存、多重用药等复杂临床决策场景，构建了融合临床指南与因果推断的RCausal-MR药物推荐模型。该系统将疾病诊疗规则、个体化因果效应估计、药物相互作用和老年人潜在不当用药等安全约束纳入推荐流程，并设置处方推荐、用药安全警示、药物解读和深度搜索问答等功能模块。该成果已经在山西省多家三甲医院的5万份临床电子病历数据中进行了验证，可为基层医疗机构和临床专科提供可解释、可追溯的辅助用药决策支持。该成果已完成专利申报，并已与企业完成成果转化和技术秘密转让签约，进入转化实施阶段。
(“迪睿智医—心血管系统疾病MDT智能辅助用药决策系统”团队成果发布后合影大会主办方供图)
周晓华教授团队发布的“医学临床研究智能化数据处理与统计分析系统”，是临床研究一体化平台的一部分。该平台集成研究方案撰写、电子数据采集、非结构化数据导入2、CDISC标准化数据转换和统计分析系统。CDISC标准化数据转换系统融合人工智能大模型CDASH/CDISC执行指南及受控术语，能够实现智能化映射、自动及手动衍生变量、SDTM和ADaM数据集的生成和向下游输出；针对随机临床试验中出现的伴发事件导致不完美随机化，及真实世界研究中基线数据不可比等问题，团队根据ICH E3和E9 (R1)等国际标准，结合因果推断方法，开发了针对数据缺失、死亡截断、非依从等伴发事件的统计分析系统。该系统目前正在临床研究中心（医院）、合同研究组织（CRO）和医药及医疗器械企业的项目中开展验证和应用。
（医学临床研究智能化数据管理与统计分析系统”团队成果发布后合影。大会主办方供图）
业内人士认为，此次大会通过大会报告、专题研讨、壁报交流、成果发布和签约对接等形式，为统计学与临床医学、产业与学术界搭建交流平台，也为推动统计与数据科学成果转化为可验证、可部署的临床研究工具提供了新的范式。
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