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ETH 以太坊31/10/2025 08:47
【ＡＩ】醫朵雲與阿里雲達成全棧AI合作，打造臨床研究助手
《經濟通通訊社31日專訊》10月30日，醫朵雲與阿里雲達成全面合作。雙方將基於阿里雲全棧AI能力，共同推進AI+臨床研究的落地，實踐臨床試驗+AI應用新範式，加速新藥研發。
此外，基於通義千問3、通義千問VL等模型，醫朵雲打造的臨床研究助手正式發布，該助手可實現臨床患者智能篩選、不良反應精准發現及試驗文檔自動生成，幫助臨床入排（指在醫學研究中將患者納入一項試驗或研究的過程）單例篩選成本下降70%以上。
依托通義千問VL，醫朵雲臨床研究助手可自動解析電子病歷、檢驗報告、影像結論等非結構化數據，並結合通義千問3分析用藥記錄等多源異構數據，利用AI刻畫患者畫像，匹配臨床試驗入排條件，在數十秒內完成初步篩選，輸出篩選結果及依據。同時，通過預先寫入醫學知識與入排條件引擎，臨床研究助手可識別隱性篩除條件等問題，患者篩選命中率提升2倍，入組速度提高20%以上，單例篩選成本下降70%以上。
醫朵雲是醫藥領域首家全產業鏈數字平台，基於自主研發LLM的智能AI助手、PSO醫患服務平台、互聯網醫院平台及iTrial智能科研數據管理平台四大產品矩陣，覆蓋各種醫療場景。(wn)
此外，基於通義千問3、通義千問VL等模型，醫朵雲打造的臨床研究助手正式發布，該助手可實現臨床患者智能篩選、不良反應精准發現及試驗文檔自動生成，幫助臨床入排（指在醫學研究中將患者納入一項試驗或研究的過程）單例篩選成本下降70%以上。
依托通義千問VL，醫朵雲臨床研究助手可自動解析電子病歷、檢驗報告、影像結論等非結構化數據，並結合通義千問3分析用藥記錄等多源異構數據，利用AI刻畫患者畫像，匹配臨床試驗入排條件，在數十秒內完成初步篩選，輸出篩選結果及依據。同時，通過預先寫入醫學知識與入排條件引擎，臨床研究助手可識別隱性篩除條件等問題，患者篩選命中率提升2倍，入組速度提高20%以上，單例篩選成本下降70%以上。
醫朵雲是醫藥領域首家全產業鏈數字平台，基於自主研發LLM的智能AI助手、PSO醫患服務平台、互聯網醫院平台及iTrial智能科研數據管理平台四大產品矩陣，覆蓋各種醫療場景。(wn)