最近一个月,某医疗模型公司创始人陈欢接连收到了四拨客户的产品需求,有来自药企的,也有CRO公司的,还有医院层面的。
这些需求高度类似,客户希望他能借助AI大模型,开发一批虚拟患者,用来预测相关药物在早期临床试验中的效果。
AI虚拟患者并不是什么新鲜事。
但传统的AI虚拟患者,大多应用于医学教育场景。最典型的就是VSP(虚拟标准化患者),它能够模拟真人患者和医生互动,在问诊、检查、治疗等环节辅助医生的临床训练。
近年来,随着大模型技术的普及,临床研究开始成为AI虚拟患者的另一个试炼场。
它的大致逻辑是,借助真实患者的个人信息,为其再造一个数字分身。理论上,这个分身可以虚拟出患者在接受不同治疗后的生理轨迹,用于优化临床决策,降低研究成本。
业内将其称为“数字孪生”。
在很长一段时间里,“数字孪生”都只是一项偏前沿理论的技术概念。数据质量、模型能力、监管态度,都还不足以支撑它作为产品,真正进入临床研究的工作流中。
但情况在今年6月发生了转变。
先是美国FDA发布《模型引导的药物研发通用原则》,明确指出,由模型引导的药物开发,其证据可以作为监管决策的补充支持。
5天后,中国国家药监局等四部门也联合发文,明确鼓励应用虚拟患者(数字孪生)技术,允许在真实试验前用数字模型模拟优化方案。



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