值得信赖的数据。
变革性成果。
人工智能 (AI) 只有在基于经过验证的历史临床数据构建、融合了超过 25 年的临床专业知识，并嵌入贯穿整个临床试验生命周期的平台中时，才能真正发挥作用。
我们的 AI 融入每一项方案、流程、工作流和试验中，旨在加速您的下一个突破性疗法。这就是 AI for Impact。
专为临床现实打造的 AI
我们的 AI 专为临床试验而设计，确保试验顺利启动并保持正轨。通过模拟结果、及早发现洞见并指导后续最佳行动，您的团队可以充满信心地向前迈进。
Medidata AI 与众不同。
Dot 嵌入我们的统一架构中，基于来自 38,000 项试验和 1200 万名患者的已验证数据进行训练。
它不仅进行分析，更付诸行动。
无论您的适应症、患者队列或地理位置如何，它都能模拟结果、主动揭示风险并推荐后续最佳行动——提供量身定制、有数据支持的指导，确保您的试验保持正轨，并领先于潜在的干扰。
患者与研究中心互动
更少负担，更佳体验
为您的患者和研究中心提供无缝、低负担的体验。我们的工具根据患者的直接反馈而构建，其直观的设计和简化的工作流程可减少研究各个阶段的阻力。
提供可维持参与度并为参与者提供支持的患者旅程，从首次访视到最终随访。
数据管理 & 监督
统一异构数据源
自动配置系统和编辑核查，将启动时间缩短数周。
我们的 AI 可汇总并标准化试验数据、提升数据质量、缩短审阅周期，并提供实时洞见，从而主动降低风险。
研究设计与执行
满怀信心地加速研究启动
将规划时间缩短数周，以精准取代猜测。
Dot 可优化方案的可行性，及早发现招募、预算、负担和安全风险，以便您能够快速调整、避免延误，并确保试验顺利进行。
Medidata AI 的影响力
做出更明智的决策
及早 做出更明智的决策
在研究进行期间，优化方案、减轻患者负担、验证研究中心的可行性并保障试验安全。实时监控参与度、数据质量和运营绩效。
AI 可及早发现试验风险，并建议后续最佳措施，以便您能够在问题演变成方案修订、延误或返工之前进行干预
行业洞察
临床试验中的人工智能：
现状与未来
立足现实，深入探讨当今 AI 在受监管的临床研究中的应用方式，以及如何在各项开发计划中负责任地规模化应用 AI。
报告：Everest Group 2026 年创新观察：人工智能在临床试验中的应用
独家获取 Everest Group 对 18 家临床人工智能提供商的评估，了解哪些公司和能力正在推动临床试验的未来发展。
博客：人工智能为临床试验申办方带来的效率提升
了解临床试验申办方如何通过在从研究设计到可行性分析和研究中心选择的整个试验体验中应用人工智能，见证效率的全新提升。
博客：临床试验规划： 人工智能如何改变这一流程
阅读本文，了解临床试验规划为何极其复杂，以及人工智能如何通过提供洞见，在试验开始前主动降低风险，从而改变这一流程。
博客：临床试验如何实现生成式人工智能投资的最大化
探索那些立即投资于嵌入适应性、工作流驱动型人工智能的先行者，如何能够加快临床试验时间表、降低风险并交付更优的成果。
常见问题解答
什么是 Medidata AI？
Medidata AI 专为临床试验而打造，而非改造或现成的解决方案。它基于来自 38,000 项试验、1200 万名患者以及每年 700 亿个数据点的验证数据进行训练。Medidata AI 嵌入贯穿整个试验生命周期的统一平台，连接您试验的每个阶段，确保无缝交接，并消除通常会导致错误的昂贵返工。它不仅能进行分析，还能模拟结果并推荐最佳行动方案，让您的试验具有预测性，而非被动响应。
什么是 Dot？
Dot 是 Medidata 平台中 AI 的可视化表示。它标志着我们产品中的智能性和交互性。
Medidata AI 与其他临床 AI 解决方案有何不同？
Medidata AI 专为临床试验而打造，基于来自 38,000 项试验和 1200 万名患者的验证数据进行训练。它嵌入统一的架构中，不仅能进行分析，还能模拟结果并推荐后续最佳行动方案，让您的试验具有预测性，而非被动响应。洞察在特定情境中生成，并应用于研究和整个开发项目，而不是在每次试验后重置。
相关资源：
报告：《临床试验中的人工智能：现状与未来》
Medidata AI 如何支持信任、治理和可审计性？
模型由科学家、医生、技术专家和前监管领导者开发和验证。输出结果具有可解释性和可审计性，并应用于为受监管研究设计的受控工作流程中。Medidata 采用安全和隐私保护措施来匿名化和保护患者数据，并支持患者安全，而不会增加运营或合规风险。
了解有关 Medidata 在信任、安全和透明度方面的统一方法的更多信息。
Medidata AI 基于哪些数据构建？
Medidata AI 基于 Medidata 平台内捕获的数十年结构化临床试验数据而构建，涵盖不同阶段、治疗领域、地理区域和运营模式。
由于数据源自受监管的工作流程，因此具有标准化、已获授权和可追溯的特点。这一基础，结合嵌入式治理和经过验证的系统，使得 AI 洞察具有情境化、可审计的特点，并可随时用于实际的试验运营。