Clinicopilot：用AI驱动的数字孪生加速临床研究
背景
临床研究是推动医学进步的基石，但传统模式存在招募困难、成本高昂和周期冗长等挑战。全球范围内，平均一项随机对照试验（RCT）的完成时间超过 6 年，失败率高达 40%，主要原因包括样本量不足与依从性差 。在中国，随着临床研究数量快速增长，试验质量与效率问题日益凸显，大规模多中心试验常常因患者管 理与数据整合受限而延迟完成。这一全球与本土双重挑战亟需借助新一代 AI 工具提升效率与质量。
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解决方案
Clinicopilot 是一款由 Deeplynx 开发的 AI 驱动智能临床试验代理。它通过模拟目标人群的电子病历（EMR）与健康信息，生成数字孪生个体，从而构建虚拟试验队列。这种方式既能服务于 定量研究（如疾病结局预测、干预比较），也能支持 定性研究（如患者体验、依从性因素分析）。Clinicopilot 致力于在设计、测试和优化临床研究方案的过程中，大幅提升速度、降低风险，并改善研究的科学性与可推广性。
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运作机制
Clinicopilot 采用三大核心模块：
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数据建模：利用自然语言处理与机器学习技术解析结构化和非结构化 EMR 数据；
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数字孪生生成：根据真实患者特征构建虚拟个体，形成可控的试验人群；
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情境模拟：支持多场景试验（如不同药物剂量、干预组合）快速运行并输出结果预测。
此外，平台内置定性访谈模拟功能，可以基于患者特征生成对话，辅助研究者理解患者的感知与需求，从而更好地优化研究设计。
成果
早期应用表明，Clinicopilot 在试验设计阶段可将 方案优化时间缩短 50%，并在样本量计算与可行性评估中提升 预测准确率 30% 以上 。在 COPD 管理试点研究中，系统成功模拟了 36 篇真实研究的试验场景，结果与真实数据高度一致，显示其在虚拟验证与假设检验方面的可行性。全球范围内，AI 辅助的数字孪生研究已被证实可减少约20–30% 的临床试验失败率，显示其作为临床研究新范式的巨大潜力。