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我想用 AI 加快臨床試驗找到合適的病人

本頁整理 3 款適合「我想用 AI 加快臨床試驗找到合適的病人」的 AI 工具，全繁體中文介紹與定價說明。每日更新。

快速建議：一位在北部醫學中心做臨床試驗的研究護理師說過：那個案子她翻了大約兩千份病歷，最後收進試驗的是十四位。「最挫折的不是被拒絕，是翻到第一千八百份時發現前面漏看了一份符合的。」 收案慢的代價是複利式的。試驗拖一年，不只多付一年營運費用，還多燒一年專利期——而專利期就是未來回收的時間。 AI 在這裡做的事很具體：讀懂試驗的收案與排除條件，去電子病歷裡撈出可能符合的病人，把研究護理師要人工審閱的量從兩千份壓到五十份。要講清楚的是，**AI 做的是初篩不是決定**——最終資格確認與知情同意，一定得由研究人員與醫師完成，這是法規要求也是倫理底線。 台灣要落地，卡的通常不是技術。台灣醫院多用自建 HIS，病摘中英夾雜、縮寫滿天飛（「DM c/w HTN」這種寫法），資料標準化是第一關；院內 IRB 與個資法、人體研究法的法遵是第二關；讓研究團隊信任工具、願意改變工作方式是第三關。

我想用 AI 加快臨床試驗找到合適的病人的流程

  1. 先盤點你的病歷資料結構

    在評估任何工具之前，先搞清楚院內病歷有多少欄位是結構化的、多少是自由文字、縮寫有沒有對照表。這件事做完，之後導入任何工具都事半功倍；不做，買什麼都是垃圾進垃圾出。

  2. 把收案條件拆成可判讀的規則

    把試驗的收案與排除條件逐條拆開，標示每一條需要的資料來源（檢驗數值、用藥史、影像報告還是病摘文字）。有些條件其實資料庫裡根本沒有，這一步就會暴露出來。

  3. 跑一段人工與 AI 的平行測試

    同一批病歷，讓研究護理師篩一次、AI 篩一次，比對差異。重點看兩個數字：AI 漏掉多少真正符合的（偽陰性），以及推薦名單裡有多少是誤判。廠商宣稱的準確率在你的資料上是多少，只有這樣才知道。

  4. 補齊法遵與信任，再放大規模

    通過院內 IRB 審查、確認資料不出境（或跨境傳輸的合法依據），並保留完整的人工覆核關卡。同時讓研究團隊參與流程設計——直接叫護理師相信一個黑盒子，通常推不動。

推薦工具

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    Trially

    用 LLM 讀電子病歷替臨床試驗找到合適病人，宣稱比對準確率約 95%。

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    生物學基礎模型公司，病理模型 H-Optimus-1 在 PathBench 公開評測排名第一。

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關於我想用 AI 加快臨床試驗找到合適的病人的常見問題

我想用 AI 加快臨床試驗找到合適的病人最推薦用哪個 AI 工具？

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新手要怎麼開始我想用 AI 加快臨床試驗找到合適的病人？

可先照本頁整理的 4 個步驟操作，再從推薦清單挑一款工具實際試用，不合用再換下一款。

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