调查显示：AI融入临床试验超出预期

新研究显示，73%的AI使用者确认AI在临床试验中的整合已达到或超出其最初预期，且超过70%的人报告在方案设计、研究中心可行性评估以及队列识别方面有所提升。相关数据来自对全球临床研究专业人士在临床试验中使用AI情况的调查。

在受访专业人士中，70%的使用者确认数据准确性获得了实质性改善，直击临床研究中最关键的挑战之一。此外，61%的使用者提到数据收集流程得到精简，消除了困扰该行业数十年的瓶颈。

AI的采用率十分显著：93%的组织要么已在其试验中使用AI，要么正在积极评估AI应用。在使用AI的公司中，83%利用AI进行患者人群与队列识别，从而优化试验设计中最复杂且最耗时的环节之一。进一步而言，93%的组织将AI用于数据采集与监管，确保整个试验生命周期内的数据完整性。

过去需要10至12周才能完成的传统研究搭建，如今可通过先进的AI驱动平台在更短时间内完成。这些解决方案可自动将方案要求转化为操作要素，生成eCRF草案，并配置数据库结构，同时保持严格的质量标准。AI驱动的异常检测能够实时识别不规则情况，确保每一步都满足数据有效性与监管合规要求。

超过50%的AI使用者正在部署个性化沟通、自动提醒以及提供24/7支持的对话式聊天机器人，用于提升患者参与度与留存率。这些工具可与人工关怀形成互补，使临床团队能将精力聚焦于复杂的患者需求，而由AI处理日常互动。

展望未来，59%的现有AI使用者计划将该技术用于临床研究报告（Clinical Study Report，CSR）的撰写与提交，或将重塑将治疗手段推向市场过程中最耗时的环节之一。

虚拟临床试验市场（Virtual Clinical Trials Market），亦称去中心化临床试验（decentralized clinical trials，DCTs），正利用数字技术在传统临床研究中心之外开展研究。预计2025-2033年全球虚拟临床试验市场规模将呈现4.67%的增长率（CAGR）。对以患者为中心方法的需求增长、远程医疗与可穿戴设备等技术进步、COVID-19大流行的影响、对真实世界证据的重视，以及利益相关方之间的协作与弥合试验参与差异的努力，都是推动市场增长的关键因素。

虚拟试验利用AI驱动的分析来强化患者筛选、监测实时数据、预测潜在风险并确保合规。机器学习算法的整合提升了研究设计效率并缩短药物开发周期。与需要患者定期前往医院或研究中心不同，虚拟试验可通过可穿戴设备、移动应用、远程医疗会诊以及基于云的系统实现远程数据采集。

结合虚拟与中心现场要素的混合试验模式正变得普遍，在保持监管合规的同时提供更高灵活性。虚拟试验减少了出行及频繁到访研究中心的负担，使参与更为便利，从而提高患者留存并扩大对多样化人群的覆盖。药物开发成本高且周期长，而虚拟试验可降低基础设施成本并简化流程，提供更具成本效益的解决方案。

由于研究活动广泛，肿瘤学仍是主要细分领域；而罕见病试验则可从去中心化招募中显著受益。鉴于对安全数据管理与分析能力的需求，软件平台占据显著份额。制药公司在采用方面处于领先地位，而合同研究组织正扩展服务范围，将去中心化能力纳入其中。