Forschungsteam baut umfangreiche Datenbank für klinische Studien auf

美国伊利诺伊大学香槟分校博士毕业生、Keiji.AI 联合创始人王子丰及其团队构建了全球首个大规模结构化临床试验数据库 TrialPanorama，收录了来自15个权威来源的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、生物标志物和结局指标等核心要素，并与DrugBank、MedDRA等医学本体对齐，确保数据规范性与可扩展性。为弥补AI在临床试验领域应用中缺乏高质量训练数据与标准化评估基准的短板，研究团队同步发布了涵盖八项关键任务的评测基准，覆盖研究检索、筛选、证据总结、试验组设计、入排标准制定、终点选择、样本量估计与完成度评估，首次实现了对大模型在真实临床研发场景中能力的系统性测试。实验表明，尽管当前主流大模型具备一定零样本能力，但在高精度、高合规要求的临床任务中仍表现不足，凸显了垂直领域专用模型与Agent的迫切需求。 该成果为构建面向临床试验的垂直AI Agent提供了坚实的数据基础。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，支持智能方案设计、患者队列抽取、招募优化与文档自动生成等全流程自动化。其应用已延伸至Keiji.AI公司自主研发的TrialMind平台，该平台融合多种AI Agent与工作流，服务于Takeda、AbbVie、Regeneron等制药企业及IQVIA、Guardant Health等CRO与真实世界数据公司，显著提升研发效率。研究团队强调，真正的技术突破不仅依赖算法创新，更源于对医药研发流程、合规要求与用户痛点的深度理解。王子丰坦言，早期技术理想主义在与药企一线人员接触后被重塑，促使他从“技术自嗨”转向“问题重构”，强调跨学科协作与产品思维的重要性。 业内专家认为，TrialPanorama的发布标志着AI在临床研发中从概念验证迈向实用化的重要一步。其结构化数据与标准化评测体系有望成为行业新基准，推动AI Agent从辅助工具向决策支持系统演进。Keiji.AI作为学术成果转化的典范，正加速推进融资与团队扩张，致力于打造全球领先的临床试验智能平台，为新药研发降本增效提供核心支撑。