“人們總是高估一項科技所帶來的短期效益，卻又低估它的長期影響。”

——阿瑪拉定律

2025年春節，當一家專注于量化的金融公司僅僅耗費550萬美元訓練出的通用AI模型，卻在全球范圍內攪動起超過2萬億美元的金融震蕩，打敗諸多科技巨頭，引來英偉達、微軟、Google、亞馬遜、AMD等爭相接入。剛剛在2024年被ChatGPT所震撼的科技行業，再一次見證了技術進步所帶來的生產力飛躍。

然而渴望AI技術的不僅僅是通用行業，在諸多垂直領域，AI技術也已為研究人員帶來了億點點的科技震撼。

以臨床研究為例，臨床前階段，AlphaFold僅需數分鐘即可完成單個蛋白質三維結構的預測，其效率相較于傳統冷凍電鏡提升百倍；化合物篩選中，AI模型僅需數天即可完成高達千萬種虛擬化合物的篩選工作，在更多的靶點發現、劑型設計、蛋白質優化、療效預測等工作中，AI技術也已遍地開花，多種AI參與發現的藥物已經啟動臨床研究。

相較于這些激動人心的突破，AI技術在臨床階段的落地卻依然受制于高監管、多方協作、流程復雜等諸多挑戰，依然以單點應用為主，暫未形成場景閉環，因此迄今為止，依然缺乏一套能夠貫穿臨床研究全流程的智能化整體解決方案，難以突破效率瓶頸，研究成本、研究周期依然居高不下。

AI技術該如何落地，才能夠真正解放臨床研究工作者？又該如何整合，真正讓研究全流程更流暢，多方協作更為簡便，合規更省心，讓“更高效、更低成本”的臨床研究成為現實？

現實中，我們發現太美醫療科技的發展路徑正在給出答案。

SaaS到SaaS+AI

作為臨床研究數智化解決方案的行業龍頭，太美醫療科技在早期就自主研發了完整的覆蓋臨床研究全程的服務各方的SaaS產品線，2019年，太美醫療科技率先在業內啟動了TrialOS醫藥研發協作平臺建設，通過統一臨床研究SaaS軟件入口和系統間的數據共享，打破多方信息壁壘，推動多方協作，困擾臨床研究行業多年的協作難題開始出現曙光。

同年，AI技術在臨床研究領域的應用價值開始受到關注，開始成為進一步推動臨床研究質效提升的關鍵。

2020年，太美醫療科技成立“弗萊明”的人工智能研究中心，多年以來深厚的行業經驗積累、數據基礎，專業能力與AI技術相結合，快速結出豐厚的果實。

傳統的EDC建庫工作枯燥而繁瑣，動輒耗時數月，而AI加持的新版eCollect 6解決方案實現了從人工建庫到自動建庫的重大轉變，將建庫周期縮短至2周；

醫學影像識別技術，累計審閱圖片超過4.3億張，大幅提高獨立影像閱片效率，并且智能QC/QM更是成為保障研究質量的利器；

OCR技術廣泛應用于病例自動識別和數據自動上傳，100%替代人工數據謄抄，大幅提升隨訪數據采集的效率和質量；

臨床研究主文件管理中，文件自動識別和智能歸檔，使得龐雜的文件管理工作更為輕松，提高90%以上的效率......

太美醫療科技在AI領域的投入也開始吸引外界目光。2024年3月，太美醫療科技AI技術在臨床試驗采集與挖掘領域的應用案例登上國際知名學術期刊《Nature》；4月，另一項影像AI技術應用也獲評2024全國“人工智能+”行動創新案例。

而在快速落地的同時，太美醫療科技也在時刻關注AI技術的進化趨勢。

2022年底，ChatGPT發布,通用智能的“類人性”奇點實現突破，通義千問、豆包等緊隨其后，再到2025年春節，DeepSeek發布，直接讓GenAI到達了信息技術領域的最高地。大語言模型為各行各業賦予了前所未有的想象空間。

太美醫療科技迅速行動，繼接入通義千問等主流模型之后，快速接入Deepseek，將通用大模型的AI能力全面賦能旗下Trials平臺、eCollect（EDC）、eBalance（IWRS)、eArchives（eTMF)，eCooperate(CTMS)、eSMS、eSafety、ONECEM 等所有SaaS產品，以及平臺上的文件撰寫、醫學翻譯、智能客服等工作場景，可以調用或切換各種大語言模型，無縫協同。而太美醫療科技完善且強大的SaaS產品與服務矩陣、豐富的行業經驗與專業語料也將成為通用AI大模型成長的最佳養料，“SaaS+AI”成為共同成長的最佳場景。

可以預見，先進AI能力與太美醫療科技SaaS產品與服務的深度融合，將加速通用模型在專業垂直領域的成長，推動模型潛在價值的釋放，進一步改善用戶體驗，打造高專業性、高可用性、高可靠性，真正符合臨床研究工作者實際需求，解決實際工作痛點的數智化產品和服務，助力臨床研究全流程效率提升。