临床数据当下需要智能自动化以迈向更好的 AI 未来

临床数据管理（CDM）当前更需要优先落地规则驱动的智能自动化，而非过早押注尚处于初期的 AI/ML。典型 III 期试验数据量可达 1000 万个数据点，但仍不足以训练复杂的机器学习模型，且数据准备常耗费数据科学家 60-80% 的时间。行业应先通过自动化批量完成数据质检并清洗数据，同时保持“人机协同（human-in-the-loop）”，为未来符合法规的 AI 应用奠定基础。