临床试验中患者招募的效率和精准度直接影响新药研发进度。近日，水滴公司旗下北京翼帆风顺医药科技有限公司自主研发的"临床药物试验患者智能匹配技术"获得国家发明专利，在医疗健康领域的人工智能应用上取得突破。 传统临床试验招募存在明显瓶颈。药物试验的入选和排除条件通常用非结构化的自然语言描述，患者信息和病历资料分散在医院各个数据系统中。工作人员需要逐一进行人工比对分析，既耗时费力，又因信息碎片化和人工操作易出错而导致匹配不准确。行业数据显示，超过80%的临床试验因患者招募延迟而受阻。 翼帆医药的智能匹配技术提供了系统性解决方案。技术采用"数值匹配加语义嵌入匹配"的双轨处理模式，实现患者信息与试验条件的精准对接。系统先将患者数据分解为数值类信息（如年龄、化验指标）和就诊信息（如病史、治疗记录），同步分解试验入排条件。通过三元素提取算法将数值信息转化为结构化三元组，确保精准比对。对于非结构化的就诊和描述信息，采用独热编码、BERT语言模型等技术进行特征提取和标准化处理，在统一的特征空间中实现语义匹配，最终输出精准结论。 技术效益显著。相比传统人工匹配，新技术将患者匹配时间从数天压缩至分钟级，招募效率提升超过300%。通过端到端训练方式避免了传统流程中的错误累积，匹配准确率达92%以上。技术还具有较强适应性，兼容不同格式的病历数据和多样化的试验条件描述，覆盖实体瘤、血液病、心血管疾病、自身免疫性疾病等多个临床试验领域。 水滴公司在医疗健康领域的人工智能布局为这项专利提供了基础。作为较早涉足大模型应用的企业，水滴公司每年投入近3亿元用于技术研发，已积累100多项人工智能技术专利。公司自主研发的水滴水守大模型已广泛应用于产品创新和用户服务等业务场景。 目前该智能匹配技术已在多家三级甲等医院和制药企业的临床试验项目中试点应用，累计完成近千例患者匹配工作，帮助多个创新药研发项目提前3至6个月完成招募目标。翼帆医药研发团队表示将继续优化技术模型，拓展多语言适配、罕见病专项匹配等功能，为医药创新研发提供更高效的技术支撑。
临床试验患者匹配从"人海式筛查"向"精准化匹配"的转变，反映了临床研究数字化升级的现实需求。面向未来，只有在技术创新、数据标准、合规治理与伦理保障之间形成更有效的协同机制，才能让临床试验提质增效与患者可及性提升相互促进，为创新药研发注入更可持续的动力。