近年来，真实世界数据（RWD）和真实世界证据（RWE）作为传统随机对照试验的补充方法，应用日益广泛。根据FDA的定义，RWD是指从电子健康记录（EHR）、索赔数据、患者登记等多种来源常规收集的、与患者健康状况和/或医疗服务提供相关的数据。RWE则是通过对RWD的分析得出的、关于医疗产品使用及潜在获益或风险的临床证据。[1] FDA指出，“RWD可用性和分析技术的进步已提高了生成可靠RWE以支持FDA监管决策的潜力。”[2]
历史上，FDA主要将RWE用于上市后监测，以评估药品安全性。然而，RWD和RWE在制药行业内的采用已显著扩大。RWD可通过受控环境之外的观察性数据提高临床研究效率。此外，RWD有助于加快受试者入组（包括罕见病适应症），并有助于降低研究成本。[3]
尽管存在这些优势，但行业利益相关者及FDA、EMA等监管机构对将RWD整合到临床试验设计中仍持谨慎态度，因为担心RWE的可靠性，其易受多种测量误差和偏倚的影响。[4]
虽然此前已有关于RWD和RWE在药物开发中使用情况的基准研究，但详细阐述各治疗领域特定用途的已发表文章较少。塔夫茨药物开发研究中心（Tufts CSDD）与Verana Health（一家专注于利用人工智能和机器学习构建大型数据库的数字健康组织）合作，调查了制药公司和合同研究组织（CRO）在以下治疗领域中使用RWD和RWE的情况：肿瘤学、眼科、神经病学、皮肤病学和泌尿学。本研究聚焦于RWD和RWE的当前用例及高影响领域，并探讨了使用RWD的挑战及行业对未来方向的看法。
方法
Tufts CSDD于2025年10月至11月期间进行了每次30-45分钟的深度访谈，以考察RWD和RWE在五个治疗领域临床试验中的影响。共对25位药物开发专业人士进行了23次半结构化访谈，他们代表17家不同的制药公司和1家CRO。访谈进行了录音、转录并核对准确性。主题数据编码和分析在Microsoft Excel中完成。访谈重点关注采纳与使用、预算分配与资源、合作伙伴关系、监管趋势以及RWD和RWE使用的挑战等关键领域，还考察了关键绩效指标（KPI）、投资回报率（ROI）以及具体用例的识别。
参与者特征
受访者主要来自大型制药公司，其中肿瘤学领域的专家占比最大（表1）。就职能领域而言，受访者在研发与健康经济学及结果研究之间几乎平均分布，但部分受访者表示跨多个治疗领域和职能领域工作。
表1. 参与者特征
RWD的采纳：通用用例
各组织报告称，RWD用于支持研发的多个方面。RWD用于辅助整个开发过程中的决策制定，包括早期发现和目标领域识别、批准前干预性临床试验以及治疗指南制定。各组织还在流行病学中使用RWD进行目标适应症的背景研究，包括描述健康的社会决定因素、疾病史和特征、疾病进展、疾病负担以及当前标准治疗。
申办方还将RWD和RWE应用于临床试验的设计、优化和可行性测试。例如，使用RWD进行中心识别和选择、制定外展策略、做出试验运营决策以及压力测试试验可行性。在设计方面，各组织还使用RWD帮助确定资格标准、验证靶点、估计治疗效果和选择终点。
RWD在证据生成领域也有助于作为外部对照，帮助将研究置于背景中并定位模型。例如，申办方报告使用RWD来证明研究对照组的合理性，并开展混合试验，即较小的随机对照加上RWD外部对照组。在创新案例中，申办方使用RWE形成了合成数据组。
各组织还在商业化和评估中使用RWD。申办方利用RWD确定市场信息，包括按亚群划分的疾病和药物特征；追踪真实世界有效性和治疗模式；并就市场定位、价格评估和准入决策做出决定。
申办方报告使用RWD支持遵守监管要求，一些申办方已将RWD作为额外证据提交给监管机构，并用于辩护试验设计以及确认监管机构对试验变更的可行性。此外，各组织利用RWD协助安全监测，包括不良事件监测、安全信号背景化以及剂量变化中早期安全信号的识别。
RWD的采纳：按治疗领域的用例
各组织还分享了支持各治疗领域功能的具体用例见解。
肿瘤学
肿瘤学是一个快速变化、进展迅速的领域，具有强大的阳性RWD和RWE用例证据基础。例如，一家组织使用全球RWD和一线及二线治疗中的真实世界结果来指导临床试验决策，如纳排标准、目标样本人群和样本量。其他用例利用RWE作为关键证据，以获得FDA对罕见病药物的加速批准，在标签扩展研究中使用RWE作为额外证据，并将RWD作为未来间接治疗比较的基准工具。
眼科
从事眼科工作的组织分享说，产品开发通常更关注功能结局，例如产品如何改善或保护视力、视觉敏锐度或功能。该领域RWD和RWE的具体用例包括：在批准前阶段进行RWD分析以了解有或没有公司产品时的疾病负担，然后在批准后阶段分析产品使用和治疗模式，并利用RWD识别特定患者亚组中的富集策略，为多个国家的监管策略提供信息。
皮肤病学
皮肤病学领域的组织报告使用RWD来满足额外的上市后要求并确定未满足的疾病负担。在一个共享的案例中，RWD被用于支持额外的上市后要求，研究皮肤病适应症的安全性结局，包括孕产妇结局和恶性肿瘤风险。
神经病学
在神经病学领域，各组织利用RWE进行质量检查并主动识别安全信号，同时支持临床试验中的年龄和性别匹配。
泌尿学
RWD在泌尿学临床研究中的使用仍处于试点阶段。一家申办方报告称，研究人员专注于证据生成、收集生物标志物、医学事务统计数据以及RWE，以帮助未来的计划研究。
最大影响领域
各组织正在评估RWD和RWE在试验监测和优化中的影响。RWD用于指导研究设计，包括识别有效性和安全性终点、优化样本量以及估计试验成功的概率（表2）。这些领域可以降低试验执行成本并提高效率。其他KPI包括开发时间线加快和总体研究周期缩短。
表2. 关键影响领域
研究中心和患者人群的识别，以及数据的快速获取，有助于加快决策制定、减轻试验负担并加速响应监管问询的时间。RWD还通过利用现有数据（而非进行新的临床试验）指导快速响应研究问题，通常能减轻患者负担。
受访者还指出，市场收益源于能够产生额外证据来支持标签。一个用例包括儿科RWD和RWE应用，具体是一项具有试验组和外部对照组的试验。该研究未达到优效性的主要终点，但好处是儿科人群无需被随机分配到对照组。结果，更少的参与者暴露于药物，试验结果得以发表。
除了试验设计，许多KPI集中在决策制定、证据生成和监管支持活动上。这些包括与数据集使用相关的指标，例如开发活动中的频率和成本效益分析，以及为卫生技术评估机构和监管机构提供证据准备的时间。引用、在各种会议上的重复报告、评论和参与度是各组织用于追踪RWD和RWE影响的较软性KPI指标。在研究型期刊上的发表支持了产品纳入处方集。
尽管受访者没有精确或定量的ROI衡量标准，但14位受访者中有10位预计未来一到两年内ROI将增长。这主要是由于利益相关者对RWD和RWE的兴趣日益增长，这强化了产品的价值主张。人工智能和技术的使用将进一步推动创新，降低成本和缩短时间线，更好地将RWE整合到监管、准入和开发决策中。尽管监管支持有所增长，但许多受访者预计ROI将保持稳定。
挑战与潜在解决方案
数据与供应商
各组织报告称，数据质量、完整性和连续性是关键挑战。由于RWD通常是为医疗报销目的而收集的，使用为不同目的构建的数据来提供见解可能带来困难。多家组织确定了关键挑战领域，包括真实世界数据集之间缺乏关联以及错误或混乱的数据收集。此外，还提到了无法捕获RWD分析所需的变量（例如，突变特异性生物标志物或响应率），或无法在各种治疗环境中跟踪整个患者旅程。申办方还报告了建立合作伙伴关系的障碍，包括建立对供应商数据质量的信任、解决公司内部重复数据集购买的问题，以及形成新合作伙伴关系时出现的挑战，包括识别初始联系人。
受访者讨论了与数据和供应商挑战相关的解决方案，包括数据结构标准化、清洗和整理，以及试验终点与真实世界实践的更紧密对齐。其他人指出，制定供应商资格认证流程有助于在审查阶段进行评估。
应用与价值
各组织还强调了RWD应用和价值定义方面的障碍。这些包括将RWD应用于研究和临床试验操作，以及定义和传达使用RWD的ROI。在临床研究中，确定RWD最适用的地方至关重要。其他挑战包括真实世界数据集与临床研究中的终点不同，以及由于基于人群或地理的数据集而导致数据缺乏普适性。
由于RWD通常是回顾性的，并来自现有数据，申办方报告了将发现应用于临床试验操作（尤其是患者招募）的时间延迟。此外，各组织注意到难以量化RWD投资的经济影响和收益，以及难以向内部和外部受众传达RWD的价值。一些组织指出，综合证据生成（一种将所有利益相关者聚集在一起并尽早识别数据差距的策略）可能有助于解决RWD适用性问题。
变革管理与劳动力
各组织观察到实施RWD的若干障碍，包括公司孤岛和劳动力采纳，并提出了一些解决方案。具体挑战包括缺乏跨职能协作和资源共享，以及发展部门间和职能间协作与协调的重要性。
此外，存在依赖职能的RWD和RWE所有权，以及决策制定中缺乏对RWE的广泛接受，这些都是各组织正在通过招聘和培养具备关键技能的员工以及投资培训来解决的领域。几家组织指出，解决需要强有力的领导来指导RWD和RWE方向也至关重要。
未来方向
行业对RWE的看法已发生显著演变，在药物开发领域得到了更广泛的接受和采用。各组织预计将在整个药物开发时间线中更正式、更整合地使用RWD。
在早期开发和试验设计中，RWD预计将在指导中心选择和评估试验可行性方面发挥更大作用。一些例子包括使用索赔数据和EHR数据来模拟合格患者人群集中区域、估计入组率以及评估当地标准治疗。各组织还在探索更多在干预性试验中利用RWD的方法，例如评估治疗效果修饰因子以及评估不同人群之间的可迁移性。
申办方不再依赖碎片化的数据集，而是越来越多地投资于纵向患者级数据，以绘制患者旅程并跟踪标准治疗的变化，支持精准医疗策略。通过在常规实践中生成比较有效性证据，申办方可以提供数据显示相对于现有疗法的优越结局、改善的安全性概况或减少的医疗资源利用。跨国RWD分析可以揭示实践模式的变化，并指导策略，在已证明临床获益的地方推动更广泛的采用。
展望未来，各组织设想将更完整、更整合的数据集纳入药物开发过程。人工智能和机器学习（AI/ML）的应用非常适合从跨系统的原始、非结构化临床笔记中提取和标准化见解，以及整合来自可穿戴技术的数据。ML组件有助于绘制患者旅程并评估与治疗或适应症的相关性，以推进精准医疗。
预期收益包括缩短试验启动时间线、改善地理多样性以及在试验启动前减轻招募风险。随着各组织继续学习在干预性试验中使用RWD的新方法，这些方法预计将加速开发决策并提高整体效率。
结论
这项定性研究仅限于利益相关者的观点；然而，众多大型和中型组织的参与表明了更广泛的采纳并提高了适用性。尽管存在局限性，该研究提供了关于行业如何看待RWD和RWE在临床开发中不断演变的角色的宝贵见解——RWD和RWE正成为临床开发中越来越重要的组成部分，得到了药物开发专业人员日益增长的支持，特别是在决策制定、试验设计和优化以及商业化和真实世界有效性方面。面对数据质量、适用性和变革管理的挑战各组织强调了需要进一步指导和监管协调以完善采纳的领域。访谈中提出的其他建议正在实施以应对这些挑战：
- 数据结构标准化、清洗和整理；
- 制定一个有助于FDA在患者隐私和保护政策约束下维护其数据质量保护的程序；
- 综合证据生成：尽早将利益相关者聚集在一起并识别数据差距；
- 跨职能协作和部门间协调；
- 劳动力发展，包括教育和培训，以及强有力的领导来指导RWD和证据生成的采纳和使用。
未来的研究考虑应进一步评估AI/ML与RWD/RWE在临床开发中的整合。AI/ML有潜力分析来自可穿戴设备和移动健康应用的数据，并提供关于患者健康、治疗效果和不良事件的实时见解。最近FDA关于AI/ML的指南草案为RWD或RWE提供了更清晰的信息，并将提高临床研究的效率。
随着数据集变得更加完整，RWE在罕见病中的应用可以扩大，特别是在人群规模小且传统试验中寻找患者存在许多挑战的领域。RWE可以在这一领域发挥更大作用，并代表疾病治疗的巨大潜力。
另一个需要考虑的领域是实用性试验的使用，它为临床试验和RWD之间提供了桥梁。实用性试验是有益的，因为它们提供了潜在的成本节约，同时具有方法学严谨性。它们在人群和临床环境中的广泛普适性方面也具有优势。实用性试验提供了对真实世界环境的见解，并广泛适用于各种临床环境。
随着RWD和RWE在临床试验中的应用不断发展，RWD可以填补药物开发和安全方面的关键空白。对于申办方和整个药物开发连续体中的公司来说，继续评估RWD和RWE最有效的应用领域非常重要。数据结构标准化、综合证据生成以及加强跨职能协作为改进RWD和RWE应用提供了机会。
本研究由Verana Health资助
关于作者
Hana Do，公共卫生硕士，是Tufts CSDD的研究分析师
Victoria Zhang，公共卫生硕士，是Tufts CSDD的研究分析师
Mary Jo Lamberti，博士，是Tufts CSDD的研究副教授和赞助研究主任
Craig Morgan，NZCS, PMP, PCA, MBA，是Verana Health的市场营销副总裁
参考文献
- 美国食品药品监督管理局（FDA）。(2023)。《关于使用真实世界数据和真实世界证据支持药品和生物制品监管决策的考虑》（行业指南）。FDA。链接访问于2026年3月5日。
- 美国食品药品监督管理局。(2026)。真实世界证据。FDA。链接访问于2026年3月9日。
- Verkerk, K. 和 Voest, E. E. (2024)。生成和使用真实世界数据：一场值得的艰苦战斗。《细胞》，187。
- Liu, F. 和 Panagiotakos, D. (2022)。真实世界数据：方法、应用、挑战和机遇的简要回顾。《BMC医学研究方法学》，22(1):128。
- 美国食品药品监督管理局。(2025)。《关于使用人工智能支持药品和生物制品监管决策的考虑：行业和其他相关方指南》（指南草案）。FDA。
- Stapff, M. (2025)。真实世界证据在医学研究和药物开发中的重要性。链接访问于2026年3月10日。
- Wilson, B. E. 和 Booth, C. M. (2024)。真实世界数据：弥合临床试验与实践之间的差距。《eClinicalMedicine》，第78卷，102915。
- Capili, B. 和 Anastasi, J. K. (2025)。实用性临床试验：真实世界证据的研究设计。《美国护理杂志》，125(2)，56–58。
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