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金秋十月，硕果盈枝。2025年10月29日，由北京胸科医院药物临床试验机构与北京协同医药医学创新促进中心（CAMC）联合举办了“CMAC走进北京胸科医院”专题研讨会。本次会议以“创新疗法及推动创新药物临床应用”为主题，汇聚机构、CRO、数智化临床研究平台公司、第三方实验室及第三方影像评估公司等共计16家生态合作伙伴的负责人，围绕临床试验的创新思维、肿瘤领域前沿进展、方案设计要点及研究医生角色转型等核心议题展开了深入探讨与交流。北京胸科医院党委书记潘军华、院长李晓北、分管临床试验工作的副院长李亮、机构办主任高静韬、肿瘤中心主任林根及临床、医技、职能等科室的负责人及研究者共同参加了本次研讨会。 凝聚共识，协同致远 会议伊始，活动主持人李亮对与会专家及嘉宾的到来表示热烈欢迎。他指出：“我们正共同见证一个医药创新的澎湃时代。新靶点、新疗法以前所未有的速度涌现，而成功走通临床应用这“最后一公里”，则取决于我们能否构建一个高效协同的创新生态。这其中，医疗机构扮演着不可替代的核心角色。” 李亮 首都医科大学附属北京胸科医院副院长 潘军华在致辞中强调，北京胸科医院始终秉持“以患者为中心、以创新为驱动”的发展理念，在胸部肿瘤、结核病等领域持续突破。此次与CMAC合作，将助力医院搭建高水平交流与合作平台，优化研究生态，成为知名的胸部疾病临床研究高地。 潘军华 首都医科大学附属北京胸科医院党委书记 CMAC理事长李景成表示，推动我国医药创新生态繁荣，关键在于打通政策、产业与临床的协同链条。此次“CMAC走进医院”深入一线，促进多方深度融合，进一步提升医疗机构在创新药物研发中的核心地位。 李景成 CMAC理事长 前沿洞察，干货满满 学术报告环节内容扎实、视角多元。北京大学人民医院I期临床试验研究室主任方翼系统梳理了药物研发历程与GCP规范演进，强调临床试验是推动医院高质量发展的核心引擎。他结合本维莫德、GR1501等创新药研发案例，深入剖析了从天然药物到生物技术药物的研发路径，并展望了细胞治疗、脑机接口与人工智能在医学领域的广阔前景。 方翼 北京大学人民医院I期临床试验研究室主任 高静韬全面介绍了医院临床试验工作进展与未来规划。医院临床试验工作秉持“质效双优”内涵式发展路径，2025年在临床试验团队建设、平台建设、品牌力建设三大板块着重发力，通过“请进来”和“走出去”并举的策略，已取得初步成效：临床试验项目数较2024年增长25%、合同额实现150%增长。她表示，医院致力于打造成为创新医药的“主阵地”，并强调各位生态伙伴是让这片蓝图加速变为现实的“工具箱”与“推进剂”。 高静韬 首都医科大学附属北京胸科医院机构办主任 林根聚焦肺癌领域，系统分享了靶向治疗、免疫治疗等领域的最新科研突破与临床研究趋势及应用实践，林主任指出在推动高水平研究型医院建设道路上，不仅需遵循诊疗规范，更应在临床研究、技术创新和诊疗模式上寻求突破，发挥行业示范作用，推动肺癌诊疗水平的整体提升。 林根 首都医科大学附属北京胸科医院肿瘤中心主任 泰格医药科学事务部总监王峻梅聚焦基因治疗领域，以血友病B基因疗法为例，深入剖析了从研究者发起的临床研究（IIT）到注册临床试验的无缝衔接策略、剂量选择与免疫反应管理方案，强调多维度风险控制、利用加速通道及伴随诊断开发在推动创新疗法快速成功中的关键作用。 王峻梅 泰格医药科学事务部总监 Caidya中国总经理李杰系统介绍早期临床研究中，贝叶斯方法（如CRM、BLRM、BOIN、mTPI-2）的应用优势。他指出，模型引导的剂量探索能更高效、精准地确定最大耐受剂量和推荐Ⅱ期剂量，显著提升研发成功率。 李杰 Caidya中国总经理 北京大学人民医院I期临床试验研究室研究医生李艳婷从一线视角出发，呼吁临床研究医生从“执行者”向“设计者”与“推动者”转型，深度参与临床试验全流程，成为研究质量的守护者与创新转化的践行者。 李艳婷 北京大学人民医院I期临床试验研究室研究医生 深化合作，生态共建 在全体参会人员的共同见证下，北京胸科医院分别与璞睿生命科技有限公司、缔脉生物医药科技（上海）有限公司、创达医药科技（上海）有限公司、影研医疗科技（上海）有限公司和杭州泰格医药科技股份有限公司五家第三方服务平台签署了战略合作备忘录。战略合作方向覆盖多元，包括共建高标准临床研究体系，打造卓越临床试验中心；共同培养顶尖的临床研究团队和人才；构建高质量的影像评估行业典范；数智化赋能临床试验全周期全流程，打造适应未来趋势的临床研究体系；推动项目优先与资源协同。此次CMAC走进北京胸科医院，不仅是一场高密度、高质量的思想盛宴，更是一次务实落地的生态共建行动。 聚力前行，共筑健康 会议最后，李晓北总结表示，本次研讨会凝聚了“开放协作、众行致远”的核心共识，深刻诠释了临床需求与研究设计、院内资源与生态赋能深度融合的创新范式。未来，北京胸科医院将向内深耕主阵地，向外拓展生态圈，期待与CMAC及各生态伙伴携手聚力，以临床为根，以创新为翼，共同推动医药研发事业高质量发展，为健康中国贡献坚实的“胸科力量”与“伙伴智慧”。 李晓北 首都医科大学附属北京胸科医院院长

金秋十月，硕果盈枝。2025年10月29日，北京胸科医院药物临床试验机构与北京协同医药医学创新促进中心（CMAC）联合举办专题研讨会。16家生态合作伙伴的负责人，围绕临床试验的创新思维、肿瘤领域前沿进展、方案设计要点及研究医生角色转型等核心议题展开了深入探讨与交流。北京胸科医院党委书记潘军华、院长李晓北、副院长李亮、机构办主任高静韬、肿瘤中心主任林根及临床、医技、职能等科室的负责人和研究者共同参加了本次研讨会。 凝聚共识 协同致远 会议伊始，活动主持人李亮对与会专家及嘉宾的到来表示热烈欢迎。他指出：“我们正共同见证一个医药创新的澎湃时代。新靶点、新疗法以前所未有的速度涌现，而成功走通临床应用这“最后一公里”，则取决于我们能否构建一个高效协同的创新生态。这其中，医疗机构扮演着不可替代的核心角色。” 潘军华在致辞中强调，北京胸科医院始终秉持“以患者为中心、以创新为驱动”的发展理念，在胸部肿瘤、结核病等领域持续突破。此次与CMAC合作，将助力医院搭建高水平交流与合作平台，优化研究生态，成为知名的胸部疾病临床研究高地。 CMAC理事长李景成表示，推动我国医药创新生态繁荣，关键在于打通政策、产业与临床的协同链条。此次“CMAC走进医院”深入一线，促进多方深度融合，进一步提升医疗机构在创新药物研发中的核心地位。 前沿洞察 干货满满 学术报告环节内容扎实、视角多元。北京大学人民医院I期临床试验研究室主任、中关村玖泰药物临床试验技术创新联盟理事会副理事长方翼系统梳理了药物研发历程与GCP规范演进，强调临床试验是推动医院高质量发展的核心引擎。他结合本维莫德、GR1501等创新药研发案例，深入剖析了从天然药物到生物技术药物的研发路径，并展望了细胞治疗、脑机接口与人工智能在医学领域的广阔前景。 高静韬介绍了胸科医院临床试验工作进展与未来规划。医院临床试验工作秉持“质效双优”内涵式发展路径，2025年在临床试验团队建设、平台建设、品牌力建设三大板块着重发力，通过“请进来”和“走出去”并举的策略，已取得初步成效：临床试验项目数较2024年增长25%、合同额实现150%增长。高静韬表示，医院致力于打造成为创新医药的“主阵地”，并强调各位生态伙伴是让这片蓝图加速变为现实的“工具箱”与“推进剂”。林根聚焦肺癌领域，系统分享了靶向治疗、免疫治疗等领域的最新科研突破与临床研究趋势及应用实践，他指出，在推动高水平研究型医院建设道路上，不仅需要遵循诊疗规范，更应在临床研究、技术创新和诊疗模式上寻求突破，发挥行业示范作用，推动肺癌诊疗水平的整体提升。 泰格医药科学事务部总监王峻梅聚焦基因治疗领域，以血友病B基因疗法为例，深入剖析了从研究者发起的临床研究（IIT）到注册临床试验的无缝衔接策略、剂量选择与免疫反应管理方案，强调多维度风险控制、利用加速通道及伴随诊断开发在推动创新疗法快速成功中的关键作用。Caidya中国总经理李杰介绍早期临床研究中，贝叶斯方法（如CRM、BLRM、BOIN、mTPI-2）的应用优势。他指出，模型引导的剂量探索能更高效、精准地确定最大耐受剂量和推荐II期剂量，显著提升研发成功率。北京大学人民医院I期临床试验研究室研究医生李艳婷从一线视角出发，呼吁临床研究医生从“执行者”向“设计者”与“推动者”转型，深度参与临床试验全流程，成为研究质量的守护者与创新转化的践行者。 深化合作 生态共建 左右滑动查看更多 在全体参会人员的共同见证下，北京胸科医院分别与璞睿生命科技有限公司、缔脉生物医药科技（上海）有限公司、创达医药科技（上海）有限公司、影研医疗科技（上海）有限公司和杭州泰格医药科技股份有限公司五家第三方服务平台签署了战略合作备忘录。战略合作方向覆盖多元，包括共建高标准临床研究体系，打造卓越临床试验中心；共同培养顶尖的临床研究团队和人才；构建高质量的影像评估行业典范；数智化赋能临床试验全周期全流程，打造适应未来趋势的临床研究体系；推动项目优先与资源协同。 此次CMAC走进北京胸科医院，不仅是一场高密度、高质量的思想盛宴，更是一次务实落地的生态共建行动。 聚力前行 共筑健康 会议最后，李晓北总结表示，本次研讨会凝聚了“开放协作、众行致远”的核心共识，深刻诠释了临床需求与研究设计、院内资源与生态赋能深度融合的创新范式。未来，北京胸科医院将向内深耕主阵地，向外拓展生态圈，期待与CMAC及各生态伙伴携手聚力，以临床为根，以创新为翼，共同推动医药研发事业高质量发展，为健康中国贡献坚实的“胸科力量”与“伙伴智慧”。 稿件提供 | 机构办 高静韬 图片提供 | 机构办  页面编辑 | 宣传中心

点击上方DIA资讯关注我们本场会议由来自默沙东研发（中国）的生物统计与科学决策部高级总监吴海燕博士主持。吴海燕 博士默沙东研发（中国）生物统计与科学决策部高级总监演讲一：AI医药研发的应用场景及PharmAID决策智能体马君一复星医药全球研发中心，科学编程与系统管理总监，AI核心工作组马君一系统分享了AI在医药研发中的关键应用场景，并结合复星医药的实践经验分享了具体案例。全球新药研发面临监管门槛高、成功率低和上市周期长等挑战，AI作为颠覆性技术，正在成为突破困局的关键动力。结合斯坦福、麦肯锡等前沿报告，马君一展示了AI在缩短临床试验周期、降低研发成本和提升新药研发成功率等方面的潜在价值，预计未来每年可为全球医药行业创造几百亿美元的价值。马君一强调，AI的应用不仅仅停留在提升效率上，更为重要的是提升产品管线价值，为患者带来临床获益。其中，提高决策的精准度是至关重要又容易被忽视的环节，从早研到临床策略的制定，再到商业预测，AI可以通过多轮驱动协同效应，全面提升研发效率。他进一步介绍了复星医药的AI战略布局，在决策流、业务流、数据流三个层面同步推进。复星医药将AI能力与科研数据库相结合，构建AI与医药研发一体化的生态系统，推动整体创新。此外，团队聚焦于高价值、高刚需且能落地的应用场景，优先解决关键问题，确保AI技术在医药研发中尽早发挥更大效益。除了复星自研的基于情报萃取、专利洞察与商业预测的“PharmAID”决策智能体，马君一还分享了若干快速推进的关键业务场景，如AI翻译官、早研工具箱、SAE narratives撰写、CSR一致性比对等。通过AI加持，大幅提升工作效率，为项目评估与决策判断提供有力的支持。此外，复星医药也在探索通过“众创平台”推动AI能力在内部更广泛地应用。该平台由Dify系统提供支持，旨在为员工提供便捷的原型开发环境，鼓励从实际问题出发，尝试构建轻量化的AI工具，在小场景中验证价值，逐步积累落地经验。总体而言，AI已成为推动医药研发变革的重要力量，不仅提升了研发效率，也在战略决策中提供了量化支持，推动了整个行业的智能化转型。演讲二：GenAI落地实战案例分享-禁用药AI智能体程书彦勃林格殷格翰数字试验亚洲区负责人程书彦在本次演讲中分享了GenAI在临床试验中的具体应用，特别是在临床招募环节的AI智能体应用案例。他提到，传统的临床招募过程中，项目经理和PI（主要研究者）需要手动查阅大量的药物信息，以确定患者是否符合入组标准，往往需要几天时间。通过AI智能体的支持，这一过程的时间被大幅压缩，从6天缩短至2分钟。程书彦进一步解释了AI在临床试验中的应用不仅仅依赖于大语言模型，还需要结合其他技术如RAG（检索增强生成），并部署在内部的系统中，以便更精准地回答特定领域的业务问题。具体而言，AI能够帮助项目团队快速获取药物信息和相互作用数据，从而为项目经理和PI提供即时支持，避免了人工查阅文献和手动输入数据的繁琐步骤。此外，程书彦还介绍了通过平台化工具实现AI与其他技术的结合，使得AI能够更好地融入业务流程，并逐步解决现实中的挑战。他还强调了AI应用的一个关键点：场景化。在不同的临床试验项目中，AI的应用必须根据实际需求进行定制和优化，而不仅仅是引入通用的技术工具。程书彦的分享表明，AI技术的快速迭代和定制化开发能够有效提升临床试验的效率，并为医疗行业带来更高效的解决方案。演讲三：AI改变认知生命范式—计算医学指导的虚拟临床试验实践赵宇教授中科计算技术西部研究院，图灵-达尔文实验室副主任哲源科技联合创始人赵宇的演讲聚焦于虚拟临床试验的前沿技术，尤其是在生物学建模和数字孪生方面的应用。他提到，传统的药物研发往往依赖于动物试验来验证药物的安全性和有效性，但这些试验与人体的实际反应存在较大差距。赵宇强调，虚拟临床试验作为一种新兴的技术手段，可以通过建立个体化的数字孪生模型，提前预测药物对患者的反应，从而减少动物试验的依赖，提高药物研发的效率和成功率。赵宇进一步解释了虚拟临床试验的技术原理，特别是如何利用定量药理学和数字孪生技术模拟患者在不同治疗下的反应。他分享了世界第一个虚拟临床试验案例，通过虚拟患者模型的建立，成功地提前预测了药物在临床试验中的效果，并与真实临床数据进行了对比，结果证明了虚拟试验模型的准确性。赵宇还指出，虚拟临床试验不仅能够提高药物的研发效率，还能帮助研发团队在药物研发的早期阶段就识别潜在的安全性问题，从而更好地控制风险。他还展望了未来虚拟临床试验的广阔前景，认为AI和数字孪生技术将成为药物研发的重要工具，能够推动整个医药行业进入一个更加智能和高效的时代。演讲四：AI 智能体在临床研究的创新应用：数据自动化录入与安全性事件监测宋毅杭州璞睿生命科技有限公司战略发展副总裁宋毅在演讲中分享了AI智能体在临床试验中的创新应用，尤其是在数据自动化录入和安全性事件监测中的实际应用案例。他指出，传统的临床试验数据采集和录入过程往往依赖人工，不仅效率低，而且容易出错。随着AI技术的进步，尤其是大语言模型（LLM）及自然语言处理（NLP）技术的应用，临床数据的录入过程已经能够实现高度自动化，大大提高了数据质量和采集效率。宋毅进一步介绍了通过AI技术加持，实现的E2E（端到端）临床研究数据运营自动化流程，覆盖了从医院端对多源异构多模态数据的自动化采集、数据治理、数据传输、数据自动化转录到EDC，以及源数据质量管理、数据监查和溯源等多个临床数据运营的关键环节。他解释了如何通过AI智能体帮助研究团队自动化抽取研究数据识别数据异常，并及时进行修正，从而确保数据的完整性、准确性和一致性。尤其是在多中心临床试验中，AI能够有效整合来自不同医院的数据，并进行统一管理，减少了传统手工录入的错误和重复劳动。在安全性事件监测方面，宋毅介绍了AI如何智能化地识别异常及辅助研究者判定潜在的不良事件（AE），通过数据溯源和生成式AI（GenAI）技术为研究者提供安全性事件的详细信息。通过AI的自动化处理，研究团队不仅能够更加迅速地识别风险并采取相应措施以保障临床试验的安全性和可靠性，还进一步从源头上保障源数据质量，真正促进临床试验的提质增效。AI技术在临床试验中的应用，尤其是在数据管理和安全性监测方面，已经开始展现出巨大的潜力，并且随着技术的不断进步，未来AI将成为临床研究中不可或缺的一部分，推动整个行业向更高效、更安全的方向发展。Panel Discussion问题一：请分享在AI落地时的成功经验或者挑战马君一强调，AI的落地不能仅依赖于技术本身的创新，还要聚焦于真正可用、可落地的应用场景。他指出，AI应用落地的最大挑战之一是如何在复杂的业务流程中找到最合适的切入点，而不是泛泛地应用于所有流程。他分享了在“AI翻译官”项目中的经验，团队早期曾尝试打造一个“万金油”的模式，但在实际应用中发现，AI更适用于更垂直、专注的场景，如医学写作中的一致性评估和术语校对等。因此，AI真正的价值，来源于清晰的场景边界、明确的问题定义，以及高质量术语库等底层能力的持续建设。宋毅提到，AI的应用需要跨学科的合作，包括数据、医学、算法、产品和管理层之间的有效沟通。AI的成功不仅仅依赖于技术本身，更依赖于团队的协作。他特别提到，在AI应用过程中，最困难的部分往往是场景化应用的细化工作。除此之外，数据的质量和管理也是AI应用中的关键问题。宋毅指出，本地化部署在确保数据安全性方面非常重要，尤其是在临床试验这样的高监管行业中。石昆分享了他们在过去一年多成功落地的几个AI案例，表明AI在提升工作效率方面表现出色，某些简单场景下正确率已经超过95%，比如edit check code generation。然而，石昆也提到，在强监管环境下，尤其是制药行业，AI的部署仍面临诸多挑战和限制。例如：1.数据隐私和安全，如何做到compliance；2.对于日新月异的AI技术，如果不得到公司IT的validation，是无法把这些新技术应用到工作中；3.mindset change的重要性，对于有些可以大量节省人力物力项目，business team有时候会比较犹豫去明确的列出对于人力和效率的节省，尤其是在当前大环境不好的情况下。但如果不列出value和impact，又无法得到leadership的buy in去继续move forward；4.对于复杂的任务，AI的表现可能不如预期，需要花费更多的时间来建立knowledge base，调试和优化模型。石昆默沙东全球临床数据管理中心临床数据管理副总监问题二：AI未来的应用前景，以及机遇和挑战有哪些？谭重庆强调，AI在临床试验的“智能随访”中存在应用场景。通过AI自动化随访，不仅能提高数据收集的效率，还能保证数据质量。传统的随访工作虽然自动化程度较高，但缺乏判断力，AI可以进一步提升随访的智能化，尤其是在判断是否需要重复随访方面。谭重庆呼吁未来更多的团队能够专注于智能随访的研究和开发，以提升临床试验的质量。赵宇提出，在AI和虚拟临床试验的结合方面，我们还需要在实际应用上进行更多探索。虚拟临床试验能够极大地降低药物研发的成本，尤其是在早期阶段可以预测药物对个体的反应。但AI的成功应用依赖于对生物学理解的深入，虚拟临床试验可以大量“试错”，仍需要传统临床试验“验真”，而在药物的长期效果验证上更需要传统试验的实施。郭翔表示，临床试验流程复杂，分工繁杂，过程当中存在大量方案违背。尽管回去有许多临床试验数字化和自动化的尝试，上述原因导致这些尝试一直不是很成功，在临床当中一直依赖大量人工审核和人工资料处理。大语言模型的出现会助力临床数字化和自动化的发展。我们非常有理由期待在这个领域能实现在其他行业已经非常普遍的数字化和自动化运营，提升临床试验效率，降低研发费用。谭重庆 主任药师，博士生导师中南大学湘雅二医院药学部，中南大学临床药学研究所副所长郭翔 博士百济神州高级副总裁，统计和数据科学全球负责人DIA中国近期会议/培训May22-25●2025 DIA药物信息大会暨展览会► 点击阅读Apr17-19●2025 DIA 临床项目管理（CPM）初中级班上海站► 点击阅读Apr18-19●2025 DIA DM Workshop RBQM专题研讨会► 点击阅读Apr24-25● 2025 DIA 药物临床研发安全风险管理及新药申报安全性策略 线下研讨班► 点击阅读Jun13-14● 2025 DIA新药研发和全生命周期管理课程► 点击阅读Jun13-14● 2025 海外市场导航：制药与伴随诊断国际拓展的联合策略► 点击阅读Jun20-21● 2025 Rare to Aware: DIA罕见病基础培训► 点击阅读Jun27-28● 2025 DIA全球化药品开发与监管策略实战线下研讨班► 点击阅读Jul4-5● 2025 DIA稽查精英特训营：深入临床一线，掌握核心技能► 点击阅读Jul11-12● 2025 DIA 放射性药物研修班：从基础理论到临床应用的全面进阶► 点击阅读Aug22-23● 2025 DIA CNS创新论坛暨CCTN-P年会► 点击阅读点击了解详情关于DIADIA是一个全球化、跨学科的国际性学术平台，在中立的环境中，融合医药研发领域全行业的意见领袖，探讨当前研发的技术问题，提升专业能力，以及催化行业共识，在全球医药研发领域享有很高的声誉。扫码关注我们微信号｜DIA资讯长按识别左侧二维码即可关注我们努力为你提供有内容的内容。