临床试验预筛智能体

某制药企业使用FastGPT搭建临床试验预筛智能体,对接现有电子病历系统,依托低代码工作流与RAG向量知识库能力解决人工效率低标准不统一痛点,可自主迭代调整流程。

发布于 2026-08-13

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临床试验预筛智能体

一、解决方案概览

FastGPT 为某制药企业搭建临床试验预筛智能体,对接电子病历系统自动化预筛,人工筛选工作量减少70%

入选排除规则结构化入库,标准化预筛流程可自主迭代。

某制药企业聚焦临床试验受试者招募与筛选环节,面临人工处理效率低、标准不统一的业务痛点。该企业基于 FastGPT 搭建临床试验预筛工作流智能体,对接现有电子病历系统实现自动化预筛。方案依托 FastGPT 的低代码工作流与 RAG 向量知识库能力,完成规则配置与数据对接,形成标准化的预筛业务流程,无需深度算法开发即可自主迭代调整。

整体方案以「病历数据接入 → 核心信息解析 → 规则匹配 → 预筛结果」承接筛选链路:先把入选排除规则拆解为结构化条目并导入向量知识库,再通过 API 对接电子病历系统自动提取年龄、病史、用药、检验指标等核心信息,最后由智能体按统一规则完成匹配,输出候选受试者名单与不符原因标注,医护人员仅需对候选对象进行人工复核。

场景覆盖入口服务体量核心效果
病历自动核对电子病历系统数十至上百份/日自动解析核心信息
入选排除筛选规则知识库多维度条目标准统一
人工减负医护人员预筛工作工作量减少70%
入组提速临床试验项目受试者招募进度加快

二、客户背景与业务挑战

医护人员需人工逐一核对病历中的年龄、病史、用药、检验指标,入选排除规则复杂易遗漏,入组进度缓慢。

某制药企业开展临床试验项目时,核心受试者筛选工作依赖医护人员手动核对病历信息。原有业务存在以下痛点:医护人员需人工逐一核对病历中的年龄、病史、用药、检验指标等信息,入选/排除规则复杂,易遗漏关键指标;人工筛选耗时较长,导致受试者入组进度缓慢;筛选过程依赖医护人员个人经验,存在标准不统一的风险。

这类企业普遍面临临床试验周期紧、受试者招募标准严苛的行业现状,医护人员日均需处理数十份甚至上百份病历,手动核对不仅耗时耗力,还容易因疲劳或经验差异出现疏漏。尤其当入选排除规则涉及年龄、病史、用药、检验指标等多维度复杂条目时,人工核对的误差率会显著上升,部分项目甚至因筛选效率问题延误整体入组进度。

维度内容
企业类型制药企业
业务入口临床试验受试者筛选
服务体量每日数十至上百份病历
人工团队医护人员
系统来源电子病历系统
痛点具体表现
人工核对逐项核对病历信息
规则复杂多维度条目易遗漏
耗时较长入组进度缓慢
标准不一依赖个人经验
疲劳疏漏高强度易出错
数据手动病历信息需整理
合规风险筛选标准不统一
项目延误效率影响入组

三、落地方案全景

以「病历数据接入 → 核心信息解析 → 规则匹配 → 预筛结果」承接筛选链路,入选排除规则结构化入库、患者数据脱敏受控

整体业务链路

依托 FastGPT 可视化低代码工作流能力,拖拽式编排数据抓取、文档解析、大模型推理全链路,企业业务人员可自主调整预筛规则与流程,无需依赖专业算法团队。可视化工作流编辑器支持拖拽式添加数据输入、格式转换、大模型调用、结果输出等环节,每个环节均可配置独立的触发条件与校验规则,比如设置病历数据的格式校验、规则匹配的阈值等;后续调整流程仅需修改对应环节即可,无需重构整个系统,大幅降低流程迭代的技术门槛。

规则与知识库搭建

将临床试验的入选、排除规则及相关官方文档导入 FastGPT,通过 RAG 向量知识库实现规则与文档的结构化存储。一般会将入选排除规则拆解为结构化条目,结合官方指南、既往项目经验等文档导入向量知识库;FastGPT 支持定期同步更新知识库内容,确保规则始终与最新行业要求一致,同时可设置不同版本规则的调用权限,适配不同试验阶段的个性化需求,避免因规则版本混乱带来的合规风险。

系统对接

直接对接企业现有电子病历系统,自动解析病历中的年龄、病史、用药、检验指标等核心信息,无需人工手动录入或整理数据。通常采用 API 对接方式与电子病历系统打通,无需额外开发复杂的中间件;系统自动按照预设字段规则提取病历核心信息,同时配置数据脱敏规则,保障患者隐私与企业数据安全,数据流转过程全程可追溯,确保筛选过程的合规性与可审计性。

50%

四、落地效果与价值数据

落地后人工筛选工作量减少70%,预筛标准统一、入组进度明显加快。

该方案落地后,有效解决了原有人工预筛的效率与准确性问题,实现了预筛业务的标准化与自动化:人工筛选工作量减少 70%,医护人员从高强度、重复性的病历核对中释放出来;受试者匹配准确性极大提高,规则知识库统一筛选口径,避免人工经验差异带来的遗漏与偏差;临床试验入组周期有效缩短,预筛环节的效率提升直接带动整体项目进度的加快。系统标注的不符原因会对应到具体的规则条目,项目团队无需重新核对病历信息即可快速定位问题,进一步缩短筛选周期。

指标落地前落地后改善幅度
人工筛选工作量手动核对减少70%明显降低
病历处理人工逐份自动解析明显提速
筛选标准个人经验规则统一标准化
入组进度缓慢明显加快效率提升
漏筛风险疲劳易漏规则校验明显降低
数据流转手动整理系统自动无缝
合规审计留痕可追溯合规

五、真实使用场景

在实际使用中,方案覆盖项目配置、批量筛选与结果复核三类场景。临床试验项目专员在 FastGPT 平台配置本次试验的入选/排除规则,上传对应试验的官方要求文档,完成预筛智能体的初始化配置;这类配置过程无需专业技术人员参与,业务人员即可独立完成,配置完成后可直接应用于后续预筛工作,且可快速复用与调整。医护人员可将待筛选的电子病历批量导入系统,或通过系统对接自动拉取院内电子病历数据,FastGPT 自动完成信息解析与规则匹配,识别有效信息、跳过无关内容,支持批量处理,大幅提升筛选效率。项目团队收到系统生成的预筛名单后,可快速查看每位受试者的不符原因标注,仅需针对符合条件的受试者进行后续人工复核,大幅减少核对工作量,进一步缩短筛选周期。

场景用户动作AI 处理收益
病历核对无需手动整理自动解析核心信息免逐项核对
规则筛选提交预筛任务结构化规则匹配标准统一
异常复核处理待核病例标记异常转人工精准把控
入组推进查看候选名单自动输出候选进度加快

六、企业级选型价值

FastGPT 以规则知识库低代码工作流,让临床试验预筛标准化、自动化、可迭代。

该方案为制药企业的临床试验业务提供了可复用的 AI 落地范式:无需专业算法团队即可快速搭建专属预筛系统,同类型临床试验项目可直接复用,仅需调整规则与知识库即可快速部署,大幅缩短项目上线周期;依托低代码工作流与工具插件能力,企业可灵活调整预筛规则与流程,针对不同适应症的临床试验,仅需修改对应条目即可适配新项目需求,无需重构整个系统;方案有效沉淀临床试验筛选的规则与经验,将企业内部业务知识转化为可复用的 AI 知识库,随着项目推进知识库不断丰富,后续项目可直接调用;标准化的预筛流程消除了人工经验差异,提升筛选结果的统一性与可信度,全程可追溯的流程为合规检查提供有力支持。需说明的是,方案实际效果取决于知识库内容质量、部署规格与持续运营维护,并非开箱即可获得理想结果,企业需在落地前完成规则梳理、文档上传等前期准备工作,确保知识库的完整性与准确性。

  1. 拖拽式编排数据输入、格式转换、模型调用、结果输出,企业业务人员可自主调整预筛规则与流程。
  2. 入选排除规则结构化入库,结合官方指南与项目经验,保障筛选逻辑专业合规。
  3. 对接电子病历系统自动解析,大幅减少人工筛选工作量
  4. 数据脱敏与留痕机制,保障患者隐私与筛选过程可审计。

方案实际效果取决于规则质量、部署规格与持续运营优化,并非开箱即得。

对比维度人工核对规则系统FastGPT 方案
筛选效率逐份人工减少 70% 工作量
规则覆盖经验判断固定结构化多维度
数据流转手动整理需开发自动对接
标准统一不统一固定规则知识库统一
技术门槛纯人力开发团队低代码编排
合规审计一般留痕可追溯
迭代速度需开发业务自主
顾虑回应
筛选准确规则知识库 + 人工复核
患者隐私数据脱敏与权限
标准更新规则定期同步
效果不确定免费 POC 用客户真实病历验证
系统集成API 对接电子病历系统

七、预约免费 POC

本方案适合制药、CRO 等临床试验受试者筛选量大、标准要求严的团队。生物医药企业、临床试验相关机构等存在受试者预筛业务需求的团队,均可申请免费 POC 验证。POC 验证可重点围绕预筛规则配置效率、电子病历解析准确性、预筛结果输出速度等核心业务场景开展,还可根据企业实际需求验证规则调整的便捷性、不同类型病历的适配性以及结果标注的清晰度等指标,全面评估方案的实际适配效果。如需预约免费 POC,可通过 FastGPT 官方指定渠道提交相关需求,专属团队将在合理时间内与企业对接,了解具体业务场景与需求,制定针对性的验证方案,确保 POC 验证的有效性。

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