深度融合，全程赋能，太美医疗科技以AI破局临床研究提效难题

“人们总是高估一项科技所带来的短期效益，却又低估它的长期影响。”

——阿玛拉定律

2025年春节，当一家专注于量化的金融公司仅仅耗费550万美元训练出的通用AI模型，却在全球范围内搅动起超过2万亿美元的金融震荡，打败诸多科技巨头，引来英伟达、微软、Google、亚马逊、AMD等争相接入。刚刚在2024年被ChatGPT所震撼的科技行业，再一次见证了技术进步所带来的生产力飞跃。

然而渴望AI技术的不仅仅是通用行业，在诸多垂直领域，AI技术也已为研究人员带来了亿点点的科技震撼。

以临床研究为例，临床前阶段，AlphaFold仅需数分钟即可完成单个蛋白质三维结构的预测，其效率相较于传统冷冻电镜提升百倍；化合物筛选中，AI模型仅需数天即可完成高达千万种虚拟化合物的筛选工作，在更多的靶点发现、剂型设计、蛋白质优化、疗效预测等工作中，AI技术也已遍地开花，多种AI参与发现的药物已经启动临床研究。

相较于这些激动人心的突破，AI技术在临床阶段的落地却依然受制于高监管、多方协作、流程复杂等诸多挑战，依然以单点应用为主，暂未形成场景闭环，因此迄今为止，依然缺乏一套能够贯穿临床研究全流程的智能化整体解决方案，难以突破效率瓶颈，研究成本、研究周期依然居高不下。

AI技术该如何落地，才能够真正解放临床研究工作者？又该如何整合，真正让研究全流程更流畅，多方协作更为简便，合规更省心，让“更高效、更低成本”的临床研究成为现实？

现实中，我们发现太美医疗科技的发展路径正在给出答案。

SaaS到SaaS+AI

作为临床研究数智化解决方案的行业龙头，太美医疗科技在早期就自主研发了完整的覆盖临床研究全程的服务各方的SaaS产品线，2019年，太美医疗科技率先在业内启动了TrialOS医药研发协作平台建设，通过统一临床研究SaaS软件入口和系统间的数据共享，打破多方信息壁垒，推动多方协作，困扰临床研究行业多年的协作难题开始出现曙光。

同年，AI技术在临床研究领域的应用价值开始受到关注，开始成为进一步推动临床研究质效提升的关键。

2020年，太美医疗科技成立“弗莱明”的人工智能研究中心，多年以来深厚的行业经验积累、数据基础，专业能力与AI技术相结合，快速结出丰厚的果实。

传统的EDC建库工作枯燥而繁琐，动辄耗时数月，而AI加持的新版eCollect 6解决方案实现了从人工建库到自动建库的重大转变，将建库周期缩短至2周；

医学影像识别技术，累计审阅图片超过4.3亿张，大幅提高独立影像阅片效率，并且智能QC/QM更是成为保障研究质量的利器；

OCR技术广泛应用于病例自动识别和数据自动上传，100%替代人工数据誊抄，大幅提升随访数据采集的效率和质量；

临床研究主文件管理中，文件自动识别和智能归档，使得庞杂的文件管理工作更为轻松，提高90%以上的效率......

太美医疗科技在AI领域的投入也开始吸引外界目光。2024年3月，太美医疗科技AI技术在临床试验采集与挖掘领域的应用案例登上国际知名学术期刊《Nature》；4月，另一项影像AI技术应用也获评2024全国“人工智能+”行动创新案例。

而在快速落地的同时，太美医疗科技也在时刻关注AI技术的进化趋势。

2022年底，ChatGPT发布,通用智能的“类人性”奇点实现突破，通义千问、豆包等紧随其后，再到2025年春节，DeepSeek发布，直接让GenAI到达了信息技术领域的最高地。大语言模型为各行各业赋予了前所未有的想象空间。

太美医疗科技迅速行动，继接入通义千问等主流模型之后，快速接入Deepseek，将通用大模型的AI能力全面赋能旗下Trials平台、eCollect（EDC）、eBalance（IWRS)、eArchives（eTMF)，eCooperate(CTMS)、eSMS、eSafety、ONECEM 等所有SaaS产品，以及平台上的文件撰写、医学翻译、智能客服等工作场景，可以调用或切换各种大语言模型，无缝协同。而太美医疗科技完善且强大的SaaS产品与服务矩阵、丰富的行业经验与专业语料也将成为通用AI大模型成长的最佳养料，“SaaS+AI”成为共同成长的最佳场景。

可以预见，先进AI能力与太美医疗科技SaaS产品与服务的深度融合，将加速通用模型在专业垂直领域的成长，推动模型潜在价值的释放，进一步改善用户体验，打造高专业性、高可用性、高可靠性，真正符合临床研究工作者实际需求，解决实际工作痛点的数智化产品和服务，助力临床研究全流程效率提升。

本文来源：财经报道网