生物醫藥新技術創新亦莊論壇
近日，生物醫藥新技術創新亦莊論壇在北京隆重舉行，太美智研醫藥受邀參會，深度參與本次論壇的主題演講、圓桌研討及現場交流等活動，充分展現在現代臨床研究領域的創新實踐。
主旨演講：AI重構臨床開發，破解藥物研發“死亡之谷”
公司董事長、首席科學官陳杰博士圍繞“智能臨床試驗：AI時代臨床開發的重構”發表主題演講。
從臨床前到臨床Ⅲ期，臨床試驗的總成功率僅約10%~12%，最終監管審批通過率更低至8%~9%。這一“死亡之谷”現象，正是AI技術試圖破解的核心命題。
基于行業現狀，陳杰博士將臨床 AI 分為判別式、生成式、強化交互三類，判別式 AI 處理病例篩選、指標判定等標準化工作，應用最廣泛；生成式 AI 可合成對照樣本填補數據缺口；強化學習智能體既能在海量試驗參數中篩選最優方案，也可輔助知情同意、患者隨訪等人機交互工作。
“臨床試驗各階段均能依托 AI 降本增效”他表示。在設計階段， AI 可解決Ⅱ期試驗十億級參數組合的尋優難題；執行階段，依靠算法打通患者與試驗的信息壁壘，還能針對 95% 無藥可治的罕見病開展自然史研究；數據分析環節，自動化流程可提升 40%-50% 的數據管理效率，提前預判樣本與終點時間。
目前臨床試驗失敗多源于設計不合理、患者招募困難、統計方案缺陷、臨床證據不滿足監管要求，而專家打分、傳統機器學習等舊預測方法，存在顆粒度粗、無法溯源風險、難以統籌多條管線以及在眾多的參數組合中推薦最優化的設計等的缺陷。
為此，陳杰博士提出基于大語言模型的預測框架，核心創新是把非結構化試驗文本轉為可量化的結構化變量，并利用藥物的分子結構、疾病特征（病因、病程、生物標志物、臨床表現等）、臨床試驗設計、監管科學等大量數據庫，對各期臨床試驗的成功概率進行預測、并尋找影響試驗成功或失敗的重要因素，通過調節這些因素改善試驗的成功率。
圓桌研討：深度剖析AI融合價值，解鎖數智化落地新標準
01
“工欲善其事，必先利其器。”在醫藥研發領域背后，統計學家正是那個設計“器”的人。而當AI浪潮席卷而來時，統計學該如何自處？在“AI × 統計：融合與躍遷”圓桌討論中，陳杰博士坦言，二者并非簡單疊加，而是互補共生的全新生態，AI與統計學的融合正推動藥物研發的結構性變革。
生物統計學是醫藥研發的底層基石，為靶點驗證、試驗設計、療效與安全性評價提供嚴謹的推斷邏輯、誤差量化與因果論證體系，彌補了純AI模型可解釋性不足、統計效度缺失的短板。而AI反向賦能傳統醫藥統計，突破了經典統計在海量臨床試驗樣本、復雜真實世界研究中的分析局限，依托深度學習與生成式算法，實現分子篩選、受試者分層、試驗動態優化、風險預警的全流程智能化升級。
02
在“AI數智化場景化與落地案例”圓桌論壇中，太美智研醫藥數據管理高級總監李曉白針對行業核心問題——如何界定AI技術落地成功，結合實戰經驗給出專業解答。
她認為，在不同研發階段，AI技術落地的成功標準存在差異。
在概念驗證階段，成功主要體現為技術功能的初步實現，即AI系統能夠在既定測試環境中完成預設任務，達到邊界驗證的目的，軟件功能測試通過即可視為階段性成功。
在設計開發階段，醫藥行業嚴格的監管要求和全流程溯源規范要求AI應用遵循“以人為本”的設計原則。成功的關鍵在于確保每個應用環節均經過充分的人工審核與記錄，算法邏輯與證據鏈完整可溯，滿足行業合規性要求。能夠建立這一完整質控體系，即構成該階段成功的標志。
在實踐推廣階段，AI技術的價值認知在企業內部存在顯著差異。成功不僅取決于自上而下的行政推動，更依賴于能否激發組織成員自下而上地理解和接納AI工具，形成主動使用與經驗沉淀的組織文化。當員工能夠自主駕馭AI技術并實現企業知識資產的有效積累時，即可視為實踐層面的成功。
現場交流：展臺熱度高漲，共探智能臨床研發新未來
論壇現場，太美智研醫藥展位憑借前沿的AI臨床研發技術、成熟的落地解決方案，吸引了眾多申辦方、臨床研究中心、行業同行等合作伙伴駐足咨詢、深度洽談。
現場交流氛圍熱烈，團隊工作人員以專業的行業認知、豐富的實戰案例，通過產品講解、方案演示、一對一深度溝通等方式，全方位展示公司在智能臨床試驗、數據數智化、全流程研發賦能等領域的核心優勢與技術特色，與來訪嘉賓深入探討AI技術落地臨床研發的多元場景、應用價值，攜手探索AI如何讓臨床開發更智能、更高效、更具決策價值。
轉自：中國經濟新聞網
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