AI技術(shù)正在突破消費(fèi)場(chǎng)景向?qū)I(yè)領(lǐng)域發(fā)起全面進(jìn)攻，但面對(duì)周期漫長(zhǎng)、流程繁瑣、監(jiān)管嚴(yán)苛的臨床研究領(lǐng)域，AI能否順利落地?如何降本增效?哪些挑戰(zhàn)橫亙眼前?

11月11日-13日，第八屆研發(fā)臨床年會(huì)暨ChinaTrials16：臨床開(kāi)發(fā)領(lǐng)袖峰會(huì)在上海舉辦。本屆大會(huì)的AI圓桌討論上，由太美醫(yī)療科技高級(jí)副總裁馬東主持，先聲藥業(yè)數(shù)據(jù)管理總監(jiān)劉莉、康方生物臨床運(yùn)營(yíng)高級(jí)總監(jiān)夏夢(mèng)瑩、圣方醫(yī)藥研發(fā)董事長(zhǎng)兼首席科學(xué)官陳杰、阿里云智能集團(tuán)上海大區(qū)企業(yè)解決方案負(fù)責(zé)人王旭文擔(dān)任討論嘉賓，圍繞AI在臨床研究領(lǐng)域的價(jià)值和落地實(shí)踐展開(kāi)分享和討論。

圓桌討論現(xiàn)場(chǎng)

專家精彩分享

阿里云智能集團(tuán)上海大區(qū)企業(yè)解決方案負(fù)責(zé)人王旭文表示，當(dāng)前醫(yī)藥行業(yè)對(duì)于云計(jì)算、大模型等創(chuàng)新技術(shù)接納程度已逐步提升，尤其是大模型領(lǐng)域備受關(guān)注。近年來(lái)，大模型在性能、多模態(tài)、成本等3大方面進(jìn)展迅猛，性能上，模型推理能力與效率均在大幅提升;多模態(tài)上，多模態(tài)乃至跨模態(tài)的應(yīng)用如視頻生成已基本可用;且伴隨算力與算法的進(jìn)步，大模型的應(yīng)用成本也在迅速下降。相較于上一輪專注于視覺(jué)識(shí)別等細(xì)分領(lǐng)域的AI潮，這一輪的大模型熱潮具備更強(qiáng)的普遍性和泛化性，在應(yīng)用場(chǎng)景上具備更強(qiáng)的拓展能力。

在臨床研究這一知識(shí)密集型且強(qiáng)監(jiān)管的領(lǐng)域，大模型也正在試圖發(fā)揮它的能量，在涉及到文本理解、邏輯推理、文本生成、信息檢索、翻譯、問(wèn)題回答、摘要生成、翻譯等方面的工作，如方案撰寫(xiě)、文件準(zhǔn)備、文件審核、數(shù)據(jù)分析、團(tuán)隊(duì)培訓(xùn)、數(shù)據(jù)管理、不良事件管理等場(chǎng)景發(fā)揮顯著的提質(zhì)增效作用。

康方生物臨床運(yùn)營(yíng)高級(jí)總監(jiān)夏夢(mèng)瑩在分享中透露：臨床運(yùn)營(yíng)實(shí)踐中，AI技術(shù)的應(yīng)用已屢見(jiàn)不鮮。如合同審核、數(shù)據(jù)錄入、數(shù)據(jù)質(zhì)量審核、eTMF文件的錄入、校對(duì)、核查等，AI技術(shù)的加入能夠解放寶貴的人力資源，降本提效，以及在運(yùn)營(yíng)質(zhì)量和敏捷性上都有很大幫助。以CTMS對(duì)接研究中心，數(shù)據(jù)匯總處理數(shù)據(jù)這個(gè)小場(chǎng)景為例，利用自動(dòng)化流程+AI，5分鐘內(nèi)可以下載處理60000條數(shù)據(jù)，自動(dòng)整合各中心的數(shù)據(jù)信息后，再發(fā)送郵件至項(xiàng)目相關(guān)人員，而以往這項(xiàng)工作至少要2個(gè)小時(shí);又如日常里程碑的錄入，以往報(bào)告、方案未能及時(shí)遞交時(shí)均需要PM人工核對(duì)，而AI能夠自動(dòng)及時(shí)提醒相關(guān)人員完成相關(guān)工作;夏總鼓勵(lì)各方踏踏實(shí)實(shí)，一步一個(gè)腳印，推動(dòng)AI技術(shù)在臨床研究領(lǐng)域的應(yīng)用。

先聲藥業(yè)數(shù)據(jù)管理總監(jiān)劉莉也分享了對(duì)于AI技術(shù)學(xué)習(xí)與應(yīng)用的心得。她透露，有些企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始學(xué)習(xí)AI并在臨床研發(fā)中進(jìn)行了AI技術(shù)的探索性應(yīng)用，取得了一定成果;在應(yīng)用過(guò)程中，應(yīng)當(dāng)謹(jǐn)慎選擇使用場(chǎng)景，保持辯證思維，仔細(xì)辨別AI的輸出結(jié)果。在她看來(lái)，AI并不會(huì)取代人類，而是非常強(qiáng)有力的工具，需要主動(dòng)擁抱，不斷嘗試。

圣方醫(yī)藥研發(fā)董事長(zhǎng)兼首席科學(xué)官陳杰在臨床研究領(lǐng)域擁有豐富的經(jīng)驗(yàn)。他表示，機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)多年前就已在臨床研究(包括真實(shí)世界研究)中得到應(yīng)用，如分析動(dòng)態(tài)治療方案(dynamic treatment regimes)與患者獲益關(guān)系?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能在藥物研發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛，在臨床試驗(yàn)的設(shè)計(jì)(如產(chǎn)生設(shè)計(jì)需要的參數(shù)、患者分布、試驗(yàn)中心的選擇等)、實(shí)施(如數(shù)據(jù)收集、遠(yuǎn)程醫(yī)療、不良事件的報(bào)告和監(jiān)測(cè)、基于風(fēng)險(xiǎn)的臨床試驗(yàn)監(jiān)察等)和數(shù)據(jù)分析(如生成圖標(biāo)、敏感性分析等)等方面都有實(shí)際的應(yīng)用。隨著非中心化臨床試驗(yàn)的逐步實(shí)施，大量的數(shù)據(jù)采集和分析工作實(shí)際上也都是通過(guò)智能設(shè)備完成。圣方醫(yī)藥研發(fā)的AI+互聯(lián)網(wǎng)招募服務(wù)中，AI技術(shù)也在病歷信息的自動(dòng)提取、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化、患者的長(zhǎng)期隨訪分析等場(chǎng)景也發(fā)揮了顯著成效。

陳杰博士非?？春肁I在藥物研發(fā)領(lǐng)域的未來(lái)。在他看來(lái)，盡管監(jiān)管對(duì)于AI決策結(jié)果仍持審慎態(tài)度，以及AI輸出結(jié)果的透明性和可解釋性在一定程度上限制了AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用(特別是應(yīng)用于藥物審批的監(jiān)管遞交)，但伴隨著平臺(tái)、算法、數(shù)據(jù)3大核心要素的進(jìn)步，在行業(yè)各方的努力下，AI技術(shù)必將在藥物研發(fā)領(lǐng)域發(fā)揮更大價(jià)值。

太美醫(yī)療科技高級(jí)副總裁馬東

馬東對(duì)于圓桌討論的內(nèi)容進(jìn)行了總結(jié)。他強(qiáng)調(diào)：AI大模型的快速發(fā)展給醫(yī)藥行業(yè)的智能化帶來(lái)新的契機(jī)。當(dāng)前AI的應(yīng)用需要科技公司和醫(yī)藥行業(yè)企業(yè)共同探索和落地可應(yīng)用的場(chǎng)景。AI大模型目前無(wú)法解決創(chuàng)新性和創(chuàng)造性的工作，但在行業(yè)流程自動(dòng)化，降本增效方面具有巨大的前景，是未來(lái)降低研發(fā)成本最關(guān)鍵的技術(shù)。太美醫(yī)療科技也在持續(xù)探索和落地AI的應(yīng)用，例如EDC的智能建庫(kù)、智能醫(yī)學(xué)監(jiān)查、智能文件歸檔和核查、智能患者招募等等，也期待與阿里這樣的AI大模型平臺(tái)企業(yè)和先聲、康方這樣的醫(yī)藥企業(yè)共同實(shí)現(xiàn)AI的應(yīng)用和落地。

然而與此同時(shí)，AI技術(shù)的應(yīng)用也面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量、隱私保護(hù)、應(yīng)用場(chǎng)景選擇、開(kāi)發(fā)成本等挑戰(zhàn)，需要臨床運(yùn)營(yíng)者們結(jié)合應(yīng)用場(chǎng)景、實(shí)際提效成果、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、監(jiān)管法規(guī)等諸多因素予以綜合考慮。

機(jī)遇大于挑戰(zhàn)，臨床研究進(jìn)入AI時(shí)代

與會(huì)專家均表示，伴隨ChatGPT等應(yīng)用的爆發(fā)式增長(zhǎng)，臨床研究行業(yè)對(duì)于AI技術(shù)的態(tài)度也正在從不安轉(zhuǎn)向主動(dòng)學(xué)習(xí)，探索乃至落地應(yīng)用，在許多已取得明顯應(yīng)用成效的場(chǎng)景，AI能夠幫助臨床運(yùn)營(yíng)人員節(jié)省大量的人力和時(shí)間，提升文件管理的效率與質(zhì)量，節(jié)約數(shù)據(jù)分析時(shí)間，將一線運(yùn)營(yíng)人員從繁瑣的重復(fù)性勞動(dòng)中解脫出來(lái)，專注于臨床研究的核心工作。

與此同時(shí)，基于AI技術(shù)的智能風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、數(shù)據(jù)質(zhì)量的智能核查等也能夠幫助臨床運(yùn)營(yíng)人員提前發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)并采取預(yù)防措施，更好的完成質(zhì)量與進(jìn)度管理。

對(duì)于AI技術(shù)在臨床運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域的未來(lái)，與會(huì)專家表示，盡管數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)污染等挑戰(zhàn)不可忽視，但AI技術(shù)正在更多細(xì)節(jié)領(lǐng)域展現(xiàn)出出色的降本增效成果，相信在監(jiān)管、申辦方、研究機(jī)構(gòu)、企業(yè)的共同努力之下，秉承謹(jǐn)慎、科學(xué)的態(tài)度，AI技術(shù)的應(yīng)用必將越來(lái)越廣泛，成為臨床運(yùn)營(yíng)者不可或缺的重要助力。

（免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來(lái)自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請(qǐng)進(jìn)一步核實(shí)，并對(duì)任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對(duì)有關(guān)資料所引致的錯(cuò)誤、不確或遺漏，概不負(fù)任何法律責(zé)任。
任何單位或個(gè)人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁(yè)或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識(shí)產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時(shí)，應(yīng)及時(shí)向本網(wǎng)站提出書(shū)面權(quán)利通知或不實(shí)情況說(shuō)明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實(shí)情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會(huì)依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實(shí)，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開(kāi)相關(guān)鏈接。 ）