卓越未来基于腾讯大模型构建 CRO 临床试验双智能体，缩减 80% 人工核对工时

破解临床试验合规与效率瓶颈，重塑 CRO 业务标准化流程

CRO 行业在临床试验的推进过程中，长期面临业务极度依赖人工与业务经验难以系统化沉淀的挑战。企业实现高质量交付的核心痛点集中于：

• 人工监察负荷超载与合规风险： 传统模式下，CRC（临床研究协调员）需人工逐条梳理海量监察要点并核对受试者病历数据。该过程不仅极大消耗一线人力，且极易出现人为遗漏，增加临床试验的 GCP（药物临床试验质量管理规范）合规风险。
• 方案撰写周期漫长与高阶人力受限： 临床试验方案撰写涉及法规匹配、试验病种、入排标准等多重专业信息。文档编撰及修改迭代周期漫长，大量消耗资深医学策划人员的精力，制约了核心团队向更高价值工作的倾斜。
• 项目经验沉淀断层与复用效率低下： 现有业务系统缺乏 AI 能力支撑，无法将过往的项目经验转化为标准化资产进行高效复用，导致新项目审查标准、方案模板无法快速应用，整体项目交付速度难以提升。

部署专业医学大模型与双智能体架构，实现核心业务流自动化

为突破人效瓶颈，腾讯云与卓越未来依托双方资源深度联合，共同打造面向 CRO 临床试验全流程的双智能体数字化解决方案，实现核心环节的智能化升级：

• 构建两大专属智能体： 结合卓越未来深耕临床试验的业务积累，针对性落地医学监察与试验方案生成两大专用智能体，全面覆盖临床试验方案撰写、现场监察两大核心场景。
• 核心业务流自动化： 系统可自动梳理监察清单、精准识别受试者数据异常，并智能起草合规的试验方案，全面释放 CRC 与医学策划人力。
• 全栈技术架构支撑：
  • 腾讯健康专业医学大模型： 内置海量医学文献、临床试验法规语料，提供专业医学逻辑推理、合规文本生成及病历数据比对能力。
  • 腾讯云智能体开发平台 ADP： 支持低代码搭建业务智能体，配置 RAG 知识库与业务工作流，实现监察要点自动整理与方案模板管理。
  • 腾讯云异构算力： 搭载多类型 GPU 算力集群，提供弹性扩缩容能力，保障多项目智能体高并发推理与行业知识库训练任务稳定运行。

削减 80% 人工核对工时，驱动企业临床知识资产沉淀

方案落地后，在提升合规管控精度与业务交付效率方面取得了明确的量化成果：

• 监察工时大幅缩减： 智能体自动生成标准化监察清单并批量识别受试者数据偏差，减少 80% 以上人工核对工时，有效缓解一线人员工作压力，从根源上降低因数据差错带来的 GCP 合规隐患。
• 方案撰写效率显著提升： 依托医学大模型自动匹配试验需求并生成合规初稿，实现历史项目专业知识的高效复用。显著提高方案起草效率，释放医学策划团队精力投入深水区项目的顶层设计。
• 数字化资产持续增值： 成功构建企业级临床试验专业知识库，支撑智能体持续迭代优化，形成可复用的数字化业务资产，全面提升全公司项目交付速度与市场竞争力。

融合云智一体底座与医疗行业深度定制，确立专业技术壁垒

卓越未来选择与腾讯云深度共建，核心在于腾讯云提供的技术底座能够精准匹配 CRO 行业的严苛业务标准：

• 行业场景深度定制： 区别于通用的 AI 工具，本项目基于专业的腾讯健康医学大模型，专门开发贴合 CRO 真实业务流程的监察与撰写智能体，确保技术应用不偏离业务本质。
• 云智一体全栈打通： 底层依托腾讯云异构算力集群提供稳定的推理资源；中层借助低代码智能体开发平台支持业务敏捷迭代；上层无缝对接企业现有临床试验业务系统，完整打通“数据-模型-应用”链路。
• 能力互补与合规保障： 腾讯提供完整的 AI 技术底座，卓越未来输出核心临床业务规则与行业经验。双方联合调优机制保障了 AI 输出内容严格符合临床试验专业标准，构筑了高技术确定性的行业标杆。