人工智能正在成为医疗保健领域创新和转型的前沿。Medidata Solutions Inc.的Medidata Clinical Data Studio通过自动化和AI技术，提高了效率、改善了数据质量并加速了医学研究，首席技术官Tom Doyle表示。
“曾经是一个非常依赖纸质文件、耗时且对患者、站点和医学创新者来说困难重重的过程，现在已经迅速演变成我们现在所看到的样子，”Doyle说。“如今，它更注重技术，旨在为患者、站点和赞助商创造一个更加无缝的体验，这些赞助商在这一重要业务中扮演着关键角色。”
Doyle在接受theCUBE的Rebecca Knight采访时谈到了Medidata对AI驱动创新的承诺，该采访是在SiliconANGLE Media的直播工作室进行的Tech Innovation CUBEd Awards 2025系列访谈的一部分。他们讨论了Medidata如何通过改进效率和准确性来装备临床试验，使患者和研究人员都受益。
Medidata Clinical Data Studio如何助力医学研究
随着临床试验变得越来越复杂，涉及新的数据源和复杂的方法论，AI帮助确保数据完整性，加快决策过程并自动化数据分析。据Doyle介绍，通过自动化，Medidata Clinical Data Studio平台提高了数据准确性，减少了手动错误，并使研究人员能够更快地做出更明智的决策。
“Clinical Data Studio旨在帮助临床研究的核心部分，即收集临床试验过程中所有数据，并以一种有助于我们发现信号的方式进行综合，同时确保我们有一个高质量的数据集，能够证明安全性和有效性，”他说。“这是[临床]试验本身的核心原则或核心目的。”
该系统采用AI驱动的异常检测来标记不规则之处，确保试验结果的有效性。此外，AI驱动的语言模型创造了直观的用户体验，帮助利益相关者以更加人性化的方式浏览复杂的数据集。为了从构思到研究、开发再到市场可用性的整个过程中的高效运作，Medidata因其“顶级AI赋能产品——医疗保健、健康科技、医疗科技”而获得了CUBEd奖。
“我们还利用AI改变了用户与系统的交互方式，”Doyle说。“将一个可能非常复杂的过程变得更加人性化，以更自然的方式查询数据，例如使用生成式AI和大型语言模型的力量来帮助我们理解数据的历史。”
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