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临床数据管理倡导优先推行智能自动化为未来AI奠基
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AI 综述
2026年10月20日，Veeva News报道指出，临床数据管理（CDM）当前更应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及机器学习。报道提到，尽管典型III期试验数据量可达1000万个数据点，但该规模仍不足以训练复杂的机器学习模型，且数据准备工作往往耗费数据科学家60%至80%的时间。因此，行业当前应先通过自动化技术批量完成数据质检与清洗，并保持“人机协同”（human-in-the-loop）流程，从而为未来符合法规的AI应用打好基础。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月20日 06:43
行业观点指出CDM当下应优先落地规则驱动的自动化质检与清洗，为人机协同及合规AI奠基。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月20日
- Veeva News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。
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