“智能奇点”的到来正在全球范围内引发AI热潮。2月26日，此次AI浪潮的推动者deepseek继开源FlashMLA、DeepEP之后，再次开源DeepGEMM，模型训练效率及推理能力再获提升，AI应用门槛进一步降低，各行各业正在迎来一场迅猛且深刻的智能化变革。

而在医疗健康领域，这一变革在震撼之外还将为我们带来更多温暖。

智能患者招募推动健康平权

医疗健康领域的“数字鸿沟”从未消失。2024年，来自全球范围内数以万计的患者涌向欧美，翘首以盼全球领先的临床试验药物，以期获得生存希望，而在中国，2024年药物临床试验登记总量也已达到4300项，为历年来最高。

然而令医患双方倍感痛苦的是，在临床试验项目苦于入组难的同时，更多渴望入组的患者却求告无门而不得入，临床试验项目在地域上的分配不均也在使得资源错配进一步加剧。偏远地区，或者缺乏人脉渠道的患者，往往奔走数年，难求一线生机。

技术力量能否填平数字鸿沟，打破信息屏障？

案例：“互联网+AI大模型”，让信息流通无界

传统的患者招募模式中，招募方缺乏强有力的传播渠道，而患者同样缺乏广泛的信息获取渠道，网络搜索、微信搜索、朋友圈、小红书，哪里才有真实开展的项目？哪个项目需要什么样的患者？我能进吗？我的申请什么进度？

太美医疗科技“互联网+AI大模型”的受试者招募中，患者可以通过百度搜索、公众号等多种形式接触到信息入口，查询全网正在开展的招募项目与招募条件，AI智能加密信息、筛选、跟踪进度，保持随访，实现全流程人性化的智能入组，而未能立刻匹配的患者也将被记录，一旦有匹配项目，立刻发出入组邀请，不漏掉每一次生存的希望。

想你所想

然而AI的力量不仅仅在于打破，更善于建设。

2016年4月，‌GDPR（General Data Protection Regulation）即《通用数据保护条例》在欧盟获得通过，其严厉的个人信息保护体系一时引发各方震动，而在临床研究领域，除通用法规外，相关各方还要接受更多行业法规的监管。

因此，合规已经成为医药行业重要的运行成本。为确保在患者数据、试验内容等敏感信息的保护，在制定严苛法规的同时，医药行业耗费巨资建立起完善的合规体系，以流程、数字系统等多种形式构筑安全壁垒，而在AI时代，合规壁垒的建设难度将显著降低。

案例：知情协议的在线签署与智能筛选

“互联网+AI大模型”的招募体系下，患者在线即可阅读并签署泛知情协议，并通过AI技术确保签署者为本人或家属，保障签署者权益；与此同时，智能医患沟通与智能匹配将极大提升筛选效率。

太美医疗科技招募专家表示：“给受试者一个AI工具，让他们能够自主选择临床研究，他们将比我们想象中更加积极的去探索，去发现，去参与。随着智能招募体系的建立，让受试者自主选择临床研究，正在成为可能。”

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