165万条临床试验数据汇聚成库，助力垂直AI Agent精准研发

美国伊利诺伊大学香槟分校博士毕业生、Keiji.AI 联合创始人王子丰带领团队构建了全球规模最大的临床试验结构化数据库 TrialPanorama，收录了来自15个数据源的165万条临床试验记录及超过9000篇系统评价论文。该数据库系统整合了试验设计、干预措施、适应症、生物标志物、结局指标等核心要素，并与DrugBank、MedDRA等权威医学本体对齐，具备高度规范性与可扩展性，为AI在医疗研发中的应用提供了高质量数据基础。 在此基础上，研究团队首次发布面向临床试验任务的大模型评测基准，涵盖系统评价与试验设计两大类共八项关键任务，包括研究检索、筛选、证据总结、入排标准制定、终点选择、样本量估算等。实验表明，当前主流大模型虽具备一定零样本能力，但在高风险、高严谨性的临床场景中仍难以达到可用水平。 该研究突破了制约垂直领域AI发展的两大瓶颈：一是填补了高质量、结构化临床试验数据的空白，解决了以往依赖昂贵商业数据（如Citeline）或不完整公共数据（如ClinicalTrials.gov）的问题；二是构建了可系统评估AI模型能力的基准框架，推动模型训练与验证的标准化。 研究成果不仅支撑了团队此前开发的TrialMind、TrialGPT、DSWizard等AI工具，也为构建专业级临床试验AI Agent提供了核心数据源。通过集成模型上下文协议（MCP）服务器，TrialPanorama可快速接入各类AI系统，助力实现从方案设计到患者招募的全流程智能化。 王子丰指出，早期他以为AI在临床试验中应用“低垂的果实”触手可及，但深入一线后发现，真实需求复杂，技术落地受制于合规性、工作流整合与跨领域协作障碍。他强调，AI研究必须从“自嗨”转向“倾听用户”，真正理解医生、药企与CRO的痛点，重构问题定义。 基于此理念，王子丰联合创办Keiji.AI，将多年研究成果转化为实际产品。公司已与武田、艾伯维、再生元、IQVIA、Guardant Health等多家制药企业与CRO达成合作，正加速推进融资与团队扩张，致力于打造可信赖、可落地的临床试验垂直AI系统。