30日，医朵云与阿里云达成全面合作，双方将基于阿里云全栈AI能力，共同推进AI+临床研究的落地，实践临床试验+AI应用新范式，加速新药研发。
此外，基于通义千问3、通义千问VL等模型，医朵云打造的临床研究助手正式发布，该助手可实现临床患者智能筛选、不良反应精准发现及试验文档自动生成，帮助临床入排（指在医学研究中将患者纳入一项试验或研究的过程）单例筛选成本下降70%以上。
医朵云作为2021年由多家联合战略投资成立的智慧诊疗综合服务平台，其首创的“线上临床试验”模式，已被《柳叶刀》评为“中国智慧医疗的典范”。
临床试验主要包括患者招募初筛、试验数据采集、不良反应报告、患者服务等几大环节。其中在传统招募初筛环节，工作人员需要根据病历、检验报告、影像结论等，手动录入资料、进行人工筛选，这一过程通常需要6-8个月。
患者招募，单例筛选成本下降70%以上
依托通义千问VL，医朵云临床研究助手可自动解析电子病历、检验报告、影像结论等非结构化数据，并结合通义千问3分析用药记录等多源异构数据，利用AI刻画患者画像，匹配临床试验入排条件，在数10秒内完成初步筛选，输出筛选结果及依据。
同时，通过预先写入医学知识与入排条件引擎，临床研究助手可识别隐性筛除条件等问题，患者筛选命中率提升2倍，入组速度提高20%以上，单例筛选成本下降70%以上。
数据采集，分钟内完成上百份CRF自动录入
在数据采集环节，临床研究助手可自动完成数据采集与校验，精准提取“检查检验指标、病程记录、疗效评估”等关键字段，在分钟内完成上百份CRF的自动录入并提供核证副本用于校验，准确率超过98%；基于对提取数据的全程分析，医朵云临研助手可实现临床试验不良反应的精准发现、评估与报告生成。
患者服务，提供个性化支持
在患者服务上，还能够根据患者个性化状况，提供用药指导、健康建议和心理支持，提供个性化陪伴。
医朵云总经理朱理俐表示：“我们非常荣幸能与阿里云携手，共同研发出应用于临床辅助的大模型。此次成功不仅为我们积累了宝贵经验，也坚定了继续深化合作的信心。展望未来，我们期待在患者智能服务、医学文献深度挖掘、药企数智化营销等更多方向展开全面战略合作。通过大模型技术赋能医药企业，提升科研效率，优化患者服务，推动医疗智能化进程。”
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来源 | 阿里云公众号
