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九章临床研究中心

划时代的临床研究智能化自动化突破

——九章临床研究中心正式发布「CRO智能体全栈协作平台」CLA Orchestrator V9.2

【核心摘要】

当一位统计师说出”帮我为这个BE试验生成一份SAP”之后,仅需数分钟,一份包含完整章节结构、符合ICH-GCP和NMPA双重要求、已自动完成合规校验的统计分析计划初稿便已生成并归入项目eTMF标准目录——这不是科幻,这是九章临床研究中心每日工作的真实写照。

2026年5月19日,九章临床研究中心今日正式对外发布其自主研发的「CRO智能体全栈协作平台」(CLA Orchestrator V9.2),宣告临床研究行业正式迈入”自然语言驱动、全流程自动化、合规内嵌、知识资产复用”的智能化新时代。该平台以一套三层架构(Agent编排层 + Skill执行层 + Knowledge Base知识层)为核心,整合36+项专业技能模块,覆盖从临床试验方案设计、CRF建库、统计分析编程、药物警戒到注册申报的CRO业务全生命周期,沉淀1,467条结构化行业知识模板,累计支撑BE试验、IIT研究、IVD体外诊断试剂、真实世界研究等多类型项目的实战交付,实现了传统CRO工作模式的根本性范式跃迁。

一、破局:从”人盯文档”到”AI驱动流水线”

传统CRO运营面临三重核心矛盾:文档标准化程度低、跨部门协作成本高、合规审核反复迭代。一个III期临床试验从方案定稿到数据库锁库,通常需要数十位专业人员、数百封邮件往来、历经数月的多轮校对。

九章临床研究中心给出的答案是:让AI成为临床研究的总调度大脑

CLA Orchestrator作为平台中枢,基于LangGraph状态机设计,内置了意图识别引擎。当团队成员通过自然语言发起请求——无论是”起草一份DMP”、”设计CRF表”、”跑一遍Bland-Altman分析”还是”检查CRF是否符合CDISC SDTM映射”——调度器会在秒级内完成以下闭环:

意图识别:自动判别请求所属业务线(数据管理DM、统计分析ST、医学服务MED、药物警戒PV、注册申报RA、临床运营PM等8大模块)

模板检索:从1,467条知识模板库中精准匹配最优参考文档(含99份方案、167份CRF设计、158个TFL SAS程序、40个ADaM数据集程序等)

参数注入:自动提取当前项目上下文中的关键变量(试验名称、适应症、分期、样本量、主要终点等),替换模板占位符

合规校验:同步执行ICH-GCP E6(R2)、NMPA GCP、CDISC SDTM IG 3.3、FDA 21 CFR Part 11、EU CTR 536/2014等多法规交叉检查

输出路由:将生成的专业文档按照CDISC eTMF Reference Model v2.0标准,自动归档至246个标准子目录中的正确位置

审计追踪:全程记录Audit Trail,确保每一步可追溯、可复盘、可稽查

从需求提出到合规交付物生成,传统CRO需要2-3周的工作,九章平台仅需数分钟。

二、三层架构:技术深度拆解

Layer 1 — Agent编排层:24个子Agent协同作战

平台并非单一AI模型,而是由24个专业化子Agent组成的智能体集群,各司其职、协同作业:

模块Agent数量代表能力
医学服务(MED)3个方案设计审核、CSR起草、数据医学审核
数据管理(DM)3个DMP编制、MedDRA/WHO Drug编码、Query自动生成
统计分析(ST)3个SAP制定、TFL图表生成、随机化方案设计
药物警戒(PV)3个ICSR处理、SUSAR判定、DSUR撰写
注册申报(RA)2个IND/NDA递交资料准备、CDE沟通材料
临床运营(PM/ClinOps)4个项目管理、风险评估、中心启动、监查访视
真实世界证据(RWS)2个RWS方案设计、临床开发策略
质量与系统(QA)3个稽查准备、EDC配置、IWRS供应管理
总调度器1个CLA Orchestrator跨部门自动流转引擎

子Agent之间通过共享数据总线(JSON指令 + xlsx数据)进行异步文件通信,实现了真正的去中心化协作。例如:医学Agent产出的Protocol可被DM Agent自动读取生成DMP,进而被统计Agent解析生成SAP——全流程无需人工传递文档。

Layer 2 — Skill执行层:36+项原子化专业能力

如果说Agent层负责”调度”,那么Skill层就是”执行”。平台集成了36项专业技能模块,分为八大类:

类别核心Skill能力描述
临床试验核心template_engine、cdisc-edc-builder、etmf_auto_build、cla_orchestrator模板引擎、CRF→SDTM映射、eTMF自动建库、多Agent编排
文档产出docx、xlsx、pdf、pptx、document-skillsWord专业排版、Excel表格公式、PDF解析合并、PPT演示文稿
编程与数据python-executor、sas-executor、supabase-postgresPython/R/SAS代码执行沙箱、PostgreSQL性能优化
自动化与集成cron、agent-browser、channel_message、dingtalk定时任务巡检、浏览器自动化、主动消息推送、钉钉集成
知识获取firecrawl-scrape、tavily、QA_source_index网页内容抓取、深度研究检索、文档源码索引
药物评估drug-investment-evaluator7模块药物投资评估体系
金融分析financial-services6模块金融分析(投行/商行/资管/保险)
开发循环ralph-loop、make_plan、github-actions用户故事驱动开发、结构化计划、CI/CD自动化

其中,sas-executor直接接入本地SAS Foundation 9.4引擎,支持中文GBK编码环境,可批量执行.sas程序并进行Python交叉验证;cdisc-edc-builder支持Rave、Veeva、ClinFlash等主流EDC系统的建库规格书自动生成。

Layer 3 — Knowledge Base层:1,467条行业知识模板

这是平台的”行业大脑”,将九章临床研究中心多年积累的全部知识资产——方案、SAP、CRF、SAS程序、SOP、注册文档——沉淀为可检索、可复用的结构化模板库:

业务线模板数量核心内容
01_数据管理551条CRF(167)、EDC Spec(235)、Edit Check(121)、DMP(16)、DM-SOP(20)
02_临床开发106条Protocol(99)、Signoff(23)、Framework(16)
03_统计分析365条TLF(158)、ADaM(40)、Safety分析(38)、Macro库(28)、SAP(27)
04_生物统计36条BS-SOP(12)
04_临床运营20条Randomization(13+7)
05_医学编码34条医学编码参考文档
09_IVD专项47条NGS/PCR/质谱/流式荧光/独立软件五大平台
其他308条协议模板/EDC规格书等

IVD体外诊断试剂专项知识库尤为值得关注。不同于药品临床试验,IVD试验在主要终点(符合率PPA/NPA/OPA替代疗效指标)、核心统计方法(Kappa/Bland-Altman/Passing-Bablok替代t检验)、试验设计(配对比较替代RCT)等方面存在本质差异。九章平台为此独立构建了覆盖NGS测序、PCR-荧光、质谱、流式荧光、独立软件五大技术平台、八家厂商的47个专项模板,填补了国内IVD临床研究自动化领域的空白。

三、实战验证:从BE试验到IIT研究的全场景覆盖

案例一:BE试验全流程一键启动

某申办方需要为一个新的生物等效性试验生成全套文档。传统模式下需要项目经理、医学经理、数据管理员、统计师分别手工撰写方案、SAP、CRF设计建议,来回沟通至少2周。九章平台的处理流程:

  Step 1: 意图识别 → 3个子任务并行分派

  Step 2: eTMF自动建库 → 生成246个标准子目录

  Step 3: 模板检索 → 分别匹配坎地沙坦BE方案/SAP/CRF模板

  Step 4: 参数注入 → {{STUDY_NAME}}=XXX片, {{DRUG}}=XXX…

  Step 5: docx Skill → 宋体小四/黑体标题/20磅行距/Table Grid表格

  Step 6: 输出路由 → Protocol→10_行政管理、SAP→50_统计分析、CRF→40_数据管理

  Step 7: 合规检查通过,Audit Trail记录

最终产出:✅ XXX_BE方案_V1.0.docx ✅ XXX_BE_SAP_V1.0.docx ✅ XXX_BE_CRF设计建议.docx ✅ Compliance_Report.md

总耗时:数分钟。人工仅需最终审阅。

案例二:ARL*******淋巴瘤IIT研究全生命周期管理

这是九章平台支撑的最完整案例之一,从方案迭代(V1.1→V3.0→V4.0终稿)、CRF双轨设计(EDC建库版+纸质伦理版)、SAP编制(193段落/5张表)、到SAS编程套件(11个SDTM域程序+7个ADaM数据集程序+2个宏库+1个主执行脚本),全流程AIGC驱动,最终交付物直接路由至标准eTMF目录,实现了端到端的智能化项目管理。

案例三:IVD Bland-Altman统计分析自动化

对于IVD定量检测试剂盒的一致性评价,平台可自动检索IVD知识库中的Bland-Altman模板和SAS宏库(%BA_MACRO),调用本地SAS引擎运行分析,同步生成散点图、偏倚分布直方图和95%一致性界限结果,并以Word格式输出完整的统计分析报告。

四、合规内嵌:从”事后检查”到”过程中保证”

传统CRO的最大痛点之一,是合规审核总是在文档完成后才发现问题,导致反复返工。九章平台的创新之处在于:将合规检查前置到文档生成的每一个环节。平台内置ICH-GCP E6(R2)、NMPA GCP 2020、CDISC SDTM IG 3.3、FDA 21 CFR Part 11、EU CTR 536/2014等多重法规合规知识体系,自动进行章节完整性检查、SDTM变量映射验证等。此外,平台自动记录完整的Audit Trail(审计追踪),确保在面对监管机构稽查时,每一份文档的生成过程都可溯源、可验证、可复现。

五、商业价值量化:降本增效的数据实证

基于平台已完整运行的多个项目,我们提炼出以下效能提升数据:

维度传统CRO模式九章智能化模式效能提升
方案初稿生成5-7个工作日数分钟99%+
SAP编制3-5个工作日数分钟99%+
CRF设计+SDTM映射5-10个工作日<30分钟95%+
eTMF目录搭建1-2个工作日<10秒99.9%+
SAS数据集程序编写2-4周(全部域)<1小时95%+
合规校验人工逐项审查自动化过程中完成100%覆盖
跨部门文档传递邮件/共享盘/N次沟通数据总线自动路由零沟通成本
知识资产沉淀依赖个人经验1,467条模板标准复用永不丢失

保守估计,全流程采用自动化模式的项目,综合人效可提升80%以上。

六、平台可移植性与安全体系

九章平台具备完整的跨机器可移植能力。一键打包脚本可在数分钟内将全部36+ Skills、1,467条模板、核心配置文件打包为标准ZIP包,支持Windows/Linux/macOS多平台部署。数据安全方面,平台采用四级分层管控(公开/受限/敏感/绝密),所有文件操作经过access_control权限校验。

七、管理层声音

“九章临床研究中心的使命,是让中国临床研究的效率和质量站在世界前沿。CLA Orchestrator不是工具,而是一套全新的工作范式——它重新定义了CRO团队的协作方式、文档生产方式、合规保障方式和知识传承方式。我们相信,这是临床研究行业迈向”AI原生化”的重要一步。”

—— 九章临床研究中心 负责人

“1,467条知识模板的背后,是我们团队多年项目积累的结晶。过去,这些经验分散在不同项目经理、统计师、数据管理员的个人电脑里。现在,它们变成了平台级的可复用资产,成为整个公司共享的”行业大脑”。这意味着每一个新项目都能站在既往所有项目的肩膀上起步。”

—— 九章临床研究中心 CTO

“GCP合规不是文档完成后的检查项,而是应该嵌入在每一个按钮点击、每一次文档生成的过程中。我们的合规引擎做到了这一点——ICH-GCP、NMPA、FDA、EU CTR,四重法规框架同时校验,让申办方和研究者彻底告别”补合规”的焦虑。”

—— 九章临床研究中心 QA总监

八、展望未来:从智能化到全自动化

阶段时间里程碑
Phase 1已完成模板引擎上线、eTMF全局路由、36+Skills体系建立、1,467条模板入库
Phase 2近期二进制文件深度解析、SAS宏库文档化、模板版本自动对比
Phase 3中期自然语言语义搜索、NMPA发补FAQ智能应答、Web可视化管理面板
Phase 4远期CI/CD自动增量同步、RBAC角色权限管理、多语言模板全适配

关于九章临床研究中心

九章临床研究中心是上海九章医药科技有限公司,专注于为药品、医疗器械及体外诊断试剂企业提供高质量的临床试验全流程服务。中心以”AI驱动、合规内嵌、知识复用”为核心理念,自主研发了国内首个覆盖临床试验全生命周期的AI智能体协作平台(CLA Orchestrator),已在BE试验、IIT研究、IVD临床试验、真实世界证据研究等多个领域实现规模化应用。

核心服务线

  🔬 药品临床试验:I-IV期、BE试验的方案设计、数据管理、统计分析、医学撰写

  🧪 IVD临床试验:NGS/PCR/质谱等多平台的方案设计、Bland-Altman分析、注册递交

  📊 真实世界证据:RWS方案设计、倾向性评分匹配、OMOP-CDM标准化

  📋 注册事务:IND/NDA/510(k)递交、CDE沟通材料、法规咨询

  🛡️ 质量保证:稽查准备、CAPA管理、EDC验证、系统合规审计

九章临床研究中心正式发布「PANORAMA 医院全景资源库」

全球首个L1-L4全链路临床情报中枢,赋能精准医疗决策新时代

发布日期:2026年5月
发布单位:九章临床研究中心
关键词:临床情报、智能推荐、科研网络、政策预测、MCP自然语言交互


【导语】

今日,九章临床研究中心正式宣布:基于多维医院数据构建的 「PANORAMA 医院全景资源库」 完成全模块开发并上线运行。该系统整合全国2,800+医疗机构的基础属性、年度运营、临床试验、科研产出等1500万+条结构化数据,通过四层能力递进架构(L1全景查询→L4智能推荐),首次实现”数据洞察-趋势研判-横向对比-决策建议”的临床情报全链路闭环,标志着中国临床研究基础设施迈入智能化新阶段。


🔷 核心价值:从”存数据”到”连接与发现”

“传统医院数据库止步于信息归档,而PANORAMA的目标是让数据’开口说话’。”
—— 九章临床研究中心 技术总监

系统突破三大行业痛点:

痛点PANORAMA解决方案
🔍 信息碎片化360°情报卡一键聚合医院”硬实力”全貌,支持PDF报告秒级导出
📊 决策凭经验竞争力矩阵+智能推荐引擎,数据驱动中心筛选与合作评估
⚠️ 风险难预判自动化预警系统实时监测科研爆发、财务异常、人事变动等12类信号

🔷 六大核心模块,覆盖临床研究全场景

🎯 L1|医院360°情报卡

“30秒,读懂一家医院”

  • 输入名称/模糊搜索,即时呈现:等级床位、运营趋势、财务结构、科研产出、核心研究者网络
  • 支持MCP自然语言交互:“帮我生成北京协和医院近三年综合实力报告” → 系统自动聚合数据+LLM解读生成专业摘要

📈 L2|领域竞争力矩阵

“横向对比,一眼识别标杆”

  • 自定义筛选:省份/等级/科室/疾病领域 + 权重指标(床位、门诊量、论文数、试验数、PI数量)
  • 可视化呈现:热力地图+气泡图+雷达图,精准定位”高潜力低利用”的优质中心

🎯 L3|临床试验智能推荐

“新试验选址,从此有据可依”

  • 输入试验概要(适应症/分期/设备/样本量),秒级返回推荐列表
  • 推荐逻辑四维驱动:✅历史经验 ✅患者潜力 ✅能力匹配 ✅合作意愿
  • 输出含:推荐指数、关键证据链、潜在风险提示(如PI异动、论文下滑等预警信号)

🌐 L4|科研合作与人才发现

“让优秀的研究者,被看见”

  • 研究者合作网络图谱:共著关系、机构变迁、研究方向关键词云一键可视化
  • 新兴之星探测:自动识别近2年论文增速最快的中青年学者
  • 合作机会提示:当药企关注领域出现多位研究者集中产出,系统主动推送”可关注名单”

📊 政策与市场情报融合

“读懂政策,预判趋势”

  • 收入结构监控:追踪集采/DRG改革下医院财务结构变化
  • 服务量预测:基于ARIMA/Prophet模型,预测患者流向与床位需求
  • 带量采购模拟:输入品种+目标医院,评估政策冲击程度与应对建议

🔔 自动化简报与预警系统

“重要动态,零遗漏”

  • 定制化推送:按角色(CRP/医学顾问/BD)生成差异化日报/周报
  • 智能预警:科研爆发、财务异常、人事变动、竞品动态等12类信号实时监测
  • LLM摘要降噪:多条动态自动聚合为1条专业解读,拒绝信息轰炸

🔷 技术架构:稳定、开放、可进化





✅ 所有模块支持API调用,可无缝对接医院内部系统、CRO管理平台、药企研发中台
✅ 数据脱敏与权限管控符合《个人信息保护法》《人类遗传资源管理条例》要求


🔷 应用场景实录(模拟演示)

💬 用户(临床运营经理):"为我推荐适合开展'新型PD-1抑制剂用于晚期肺癌'III期试验的华北地区中心,要求:年肿瘤门诊量>20万,有免疫治疗经验,近2年有相关论文产出"🤖 PANORAMA 响应(3.2秒):✅ 推荐指数 TOP 3:   1️⃣ 北京协和医院(95分)|证据:42项同类试验经验 + 年门诊520万 + 156篇肿瘤SCI   2️⃣ 中国医学科学院肿瘤医院(91分)|专科优势突出,但入组竞争激烈⚠️   3️⃣ 北京大学肿瘤医院(87分)|区域辐射强,设备齐全,无风险提示✅📎 附:各中心患

🔷 关于九章临床研究中心

九章临床研究中心(Jiuzhang Clinical Research Center)是一家专注于临床研究基础设施与智能决策支持的创新型机构。中心以”让临床决策更精准、更高效”为使命,深度融合医学专业知识、大数据技术与人工智能,为药企、医院、科研机构提供从数据治理、情报分析到策略落地的全栈式解决方案。

中心核心团队由临床医学、生物统计、数据科学、软件工程等多领域专家组成,已服务国内外30+制药企业、50+三甲医院,累计支撑200+项临床试验高效推进。


🔷 即刻体验

🌐 官网入口:http://www.studyhealth.org
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