10月20日，成都12345产业建圈强链“蓉易见”系列活动、2023年成都市人工智能产业建圈强链8场产业赋能活动：挖掘细分场景，加速应用落地——人工智能应用企业调研交流会顺利举行。本次活动由成都市经信局市新经济委指导，雨前顾问、成都市人工智能产业生态联盟主办，聚焦医疗、交通、金融、科研等应用场景。

临床科研是人工智能应用落地的一大细分场景。会上，以知识视觉为代表的人工智能企业提到，以前人工智能主要赋能于医疗技术本身，现在不再受制于人工智能是否用于医疗技术，而是开始赋能于临床科研全过程。

人工智能作为一种通用技术，具有渗透赋能效应，正在影响千行百业。在AI技术的支持下，数据的挖掘与应用将达到全新的高度，通过借助AI技术对临床数据的深入挖掘及探讨，将有利于寻找不同的开发策略，匹配不同的治疗人群。譬如利用AI技术对基础研究数据、临床研究数据进行充分发掘与解析，将有利于指导我们对疾病干预方向、组合用药方案、病人特定富集特征等方面选择，解决我们在临床科研实践中的困惑。

一、当前临床科研面临的主要痛点

从基础研究到临床试验，再到临床应用，整个转化医学研究进程的有序推进，关键在于临床研究数据的有效获取与管理。由于大部分医院的临床数据分散存储在各个系统中，且数据多以非结构化形式存储，导致临床数据虽然多，但无法直接用于临床研究，严重制约了临床科研发展。

一是选题难。研究方向的提出对研究者学术背景要求高，无法快速进行可研性评估，一旦失误成本巨大。

二是数据提取繁琐。文献的检索、筛选、数据的结构化提取需要耗费大量的时间和人力。临床研究数据的获取需要历经病历查阅审批、筛选、复印、抄写等环节，数据获取过程复杂，占用了临床研究过程50%以上的时间，严重制约了临床研究效率。

三是数据处理复杂。数据的归类、统一、评估、分析需要大量的分析方法和分析模型，简单的工具处理难以快速得到预期结果。

四是成果转化周期长。成果的整理、总结、成文、发表周期长，语言润色问题，时效性问题，一项成果多种呈现形式的改动工作量大。

二、人工智能可以有效缓解临床研究现状

时至今日，除了转化医学研究在更多医院进行推广外，人工智能推动数智化转型也成为各级各类医院加速跨越式发展的重要手段。

技术突破，人工智能赋能临床科研全过程。一是标准透明的呈现各方参与者对临床研究的真实需求，合理分配研究资源，选择最优匹配；二是通过数据自动化采集、治理、质控、溯源和统计分析降低数据风险，推动提高数据质量，提升研究成果；三是支持标准化线上工作流，覆盖临床研究全程，有助于数据交互，打破信息孤岛，方便多方协作，提升试验率；四是优化临床研究工作流程，减轻从业人员工作量，缓解临床研究行业人才压力。

政策加码，推动临床科研高质量发展。我国自2011年开始将转化医学研究纳入国家规划。2022年5月，国务院《关于推动公立医院高质量发展的意见》，要推进医学技术创新，以形成引领公立医院高质量发展新趋势。2023年2月，国家卫健委《国家三级公立医院绩效考核操作手册（2023版）》：“每百名卫生技术人员科研项目经费”和“每百名卫生技术人员科研成果转化金额”成为年度考核的定量要求，逐年提高。其中，“每百名卫生技术人员科研项目经费”为国家级监测指标。2023年7月，国家卫健委《关于推动临床专科能力建设的指导意见》，再次强调围绕重大疾病和关键技术，以解决临床实际问题为导向，加强临床诊疗技术创新、应用研究和成果转化。

成都是中国西部地区重要的医疗中心，拥有丰富的医疗资源。据统计，目前成都共有上百家三级甲等医院，其中不乏四川大学华西医院、四川省人民医院等国内知名医院，临床资源总体较为丰富，临床试验承载能力国内领先，临床资源试验适应症领域覆盖药企主要研究方向，覆盖科室全面，尤其肿瘤临床试验研究数量国内领先。

会上，知识视觉代表提到，目前企业每年需投入大量资金购买算力应用于临床科研，但对算力券的申领方式不清晰，暂未使用算力券购买算力。市经信局市新经济委人工智能产业处有关同志对算力券申报方式、奖励方式进行解答，表示明年年初即开通申领渠道，鼓励企业提前对接。成都正大力支持大健康产业数智化转型发展，鼓励以知识视觉为代表的人工智能企业通过申领算力券，减轻企业成本，更好的赋能临床科研。同时提到在《成都市围绕超算智算加快算力产业发展的政策措施实施细则》里，有针对应用场景最高100万的奖励，希望本地人工智能相关企业积极申报。