四大痛点与一键进入模块
每个痛点都直连到对应工作台，并提供推荐输入示例。
AI 是黑箱，专家不敢用
痛点本质：推理过程不可追溯则结论不可信。药经结论需要提交审评，不能解释就不能采纳。
透明化智能体
AI 文献综述与平台落地验证
把图片中的验证结果、企业经验与平台架构总结转成可读内容。
AI 初筛 8,574 篇摘要，识别 70 篇研究、46 个临床试验，新增 19 篇相关研究；对人工结果 Recall / Accuracy 100%。
PCa TLR 中 AI-Augmented 方案纳入研究从 14 提升到 34，全文评估覆盖提升到 4.5 倍。
摘要+全文筛选由 5.5 个月压缩到 2 小时，全文抽取由 6.5 个月降到 20 小时。
MIT 报告提示大量 GenAI 试点失败，根因在于缺上下文、缺专用技术、缺 workflow 重构。
为何很多 AI 试点失败？
- • 缺少上下文知识摄入
- • 没有专用 AI 技术，而是套通用工具
- • 未重构业务 workflow，无法融入现有流程
- • 数据质量与治理薄弱，资源错配
Good Practice of AI-Driven Solutions
- • AI-ready data：活知识库
- • Platform-level orchestration：平台级编排
- • Content + workflow 双轮驱动
- • Human-in-the-loop + AI-augmented decision-making
初始验证工作的 5 条经验
从 demo 走向可用产品，关键不在“能不能生成”，而在“是否严谨、透明、可复现”。
始终坚持 SLR 原则：Rigor、Transparency、Replicability。
先把 workflow 画出来，再决定哪些节点交给 AI。
不是所有 AI 方案都一样，必须做方法学验证。
表格和图形中的数据抽取仍然是难点。
产品设计必须考虑真实运营流程与组织协作。
数据 → 证据 → 决策 三维价值闭环
点击展开每一步，查看对应技术流程与落地动作。
把分散数据变成 AI-ready knowledge base
把工作流固化为可追溯的证据生产线
把证据转化为发表、准入与支付价值
- • 牵头行业标准 / 专家共识
- • 政策建议书获采纳
- • 年度 HTA 报告 / 白皮书
- • 国际专利 / 发明专利
- • AI 平台 / 数据库软著
- • 技术转让
- • 顶刊 RWS 文章 + 临床指南
- • 多中心注册研究 + 医院准入
- • 量化患者预后改善
AI + Human 的专病知识库架构
把领域知识、工作流和 AI 工具组合为可复用的治疗领域知识底座。
- 发表生成
- 监管与 HTA 申报
- 证据生成规划（IEGP）
- 证据决策支持
- GVD / AMCP dossier 生成
- 竞争情报与跨部门沟通
- 国家/区域适配
- 知识共享与内部培训
CEA / BIA 的人机协作平台
把 ISPOR 方法学固化为节点化工作流，研究者主导关键判断，AI 负责高重复环节。
ISPOR 方法论固化于建模流程每一节点，便于模板化、审计和复用。
研究者主导所有方法学决策，确保模型结构、参数与假设仍受专家控制。
在高质量前提下，把传统数月建模周期压缩到 1 周以内。
六步完整工作流
Filter → Preprocess → Feature → Split → Model → Evaluate