章桦-AI智能体与临床研究_19页_18mb

AI赋能临床试验是通过大语言模型等人工智能技术优化临床研究流程的关键领域。演讲者章桦（清华大学产业导师、国家“万人计划”人才）强调，传统临床试验成功率低（约33%），面临患者招募难（约25%试验未完成）、医生和患者沟通不足等挑战。AI应用包括智能体架构用于试验设计、患者筛选（<1分钟自动匹配）、数据自动化和远程监测，显著缩短时长并提高效率。未来展望涉及虚拟临床试验（in silico trials），利用计算机模拟减少患者负担并扩大代表性群体。

挑战总结包括：临床试验成功率仅约33%，约70%药物未进入下一阶段；患者招募失败率高，医生对项目信息不熟悉，患者依从性差。AI解决方案通过大模型微调、检索增强生成等技术，提升数据检索、病情匹配和依从性管理。赋能场景覆盖试验设计、患者入组判断、多系统数据共享等，支持中国国产化适配和安全数据处理。整体上，AI能显著改善临床试验效率和成功率，推动医疗创新。