药物研发中的数据质量:实现人工智能在临床试验中承诺的缺失基石
本文深入剖析了人工智能在临床试验中发挥变革性作用的关键前提——高质量数据基础设施的缺失问题。指出当前药物研发领域面临数据孤岛、格式不兼容、质量偏差等核心挑战,强调真实世界数据与传统试验数据的标准化整合(如CDISC/FHIR标准)对实现AI驱动的预测建模、模拟对照组及自适应试验设计至关重要。通过DPHARM 2025案例证实,统一数据策略可将监管申报时间缩短、实现安全监测实时化,并将原本12年的临床开发周期压缩至5-6年,最终推动精准医疗规模化落地,彻底改变"垃圾进垃圾出"的行业困局。

