工程图纸原材料与零件号智能提取
项目方把工程图纸处理拆为OCR、RAG验证、结构化入库和专家复核，使AI不只“读图”，而是进入材料识别与供应链决策流程。
改造链路 6 步 · 1 处人工把关
资料整理 · 已去标识
临床试验选址、预测与文档工作流
项目方把统一数据平台、预测模型和生成式AI组合到临床试验选址与风险管理中，既缩短候选生成，也保留临床专家最终决策。
资料 · 已去标识不含企业、人物与原始链接；数值为来源方披露，非独立审计；编辑归纳处均已标注。
01Background
业务背景
- 场景
- 医疗健康 · 研究与资料
- 现状
- 项目方同时运行500多项临床试验，试验选址需要人工收集和比较大量站点、受试者与历史数据，往往耗时数月；团队还要处理预测、文档和客户场景讨论。
02Pain points
核心痛点
- 01
项目方同时运行500多项临床试验，试验选址需要人工收集和比较大量站点、受试者与历史数据，往往耗时数月
- 02
团队还要处理预测、文档和客户场景讨论
03Solution
解决方案
公司在已迁移至云平台的数据资产上建设统一分析平台，使用数据湖、数据平台、机器学习、数据质量能力和云端大模型服务开发生成式AI应用；系统先生成候选站点清单，再支持逐步筛选，并通过预测模型提前提示试验延期风险，让员工实时演示不同方案。
用到的能力
- 云数据湖
- 云数据平台
- 云端大模型服务
- MLOps
- 预测模型
- 专家审核
01临床试验、站点、受试者和运营数据
02云数据湖统一存储与数据质量
03云数据平台转换和分析
04传统机器学习预测试验风险
05云端大模型服务生成候选清单与情景分析
06临床专家审核、选择和风险处置
04Human in the loop
人机分工
AI／系统做什么
AI生成候选站点、预测风险并辅助情景分析
人做什么
临床运营和医学专家审核站点资格、风险和合规要求，最终试验设计及患者安全责任仍由专业团队承担
05Outcome
效果
来源方说明来源方称平台历时9个月部署，初始站点清单可在24至48小时生成，后续筛选由数月缩短至数周；2024年站点激活周期缩短约10%。
- 站点清单24至48小时、筛选数周和激活周期下降10%是不同流程层级指标。
- 公开页面未披露试验类型、样本和对照方法。
06Method & limits
做法与边界
FDE 在现场做了什么编辑归纳
- 01先现代化数据平台再进入生成式AI场景
- 02以站点选择周期定义首个端到端流程
- 03连接预测模型与生成式交互
- 04让临床团队在客户会议中实时比较方案
- 05用候选清单时长和激活周期验证结果
可以借鉴
- 生成式AI应复用企业既有数据与预测能力
- 临床场景要把候选生成和最终资格决策分开
- 项目周期、局部处理时长和最终业务周期需分别度量
- 风险预警只有进入团队处置流程才产生价值
资料透明度
- 业务背景来源披露
- 解决方案来源披露
- 改造链路与编辑
- FDE 做法与编辑
- 效果来源披露
来源披露与编辑编辑归纳资料不足
医院运营自动化与罕见病诊断辅助
医院同时面临大量重复运营工作和极难的罕见病信息综合问题
改造链路 6 步 · 3 处人工把关
临床前研究资料检索与研究辅助
研究资料助手的参考价值在于把几十年临床前报告与结构化研究数据接进同一可追溯工作流，并将证据引用、只读SQL、人工复核、失败恢复和持续评测做成生产系统的一部分。
+30%复杂查询的平均响应时间改善30%
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