IIT临床研究（含RCT）
围绕IIT临床研究快速组织方案设计、中央随机、药物编盲发放、数据采集、管理、随访、统计、查询和交付，支持RCT等研究类型。满足WS/T901-2026《医疗机构临床医学研究质量管理体系建设规范总则》标准的五大质量管理要求（体系建设 / 研究设计 / 合规管理 / 实施管理 / 成果管理）。
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为什么需要
从管理对象出发，建立持续运行的数字化机制
核心数据平台以智慧看板、受试者管理、研究方案、智慧采集、随访和监查贯通研究全流程：智慧看板实现研究项目进度、任务和药房可视化；受试者管理覆盖受试者招募与审核，并支持微信会话和AI会话；研究方案支持灵活的CRF配置、随机与药物管理、全面的角色权限和专业的数据管理；智慧采集支持执行任务和数据录入，可通过微信、电脑端使用，并支持OCR拍照录入；随访和监查支持门诊随访、微信随访和远程监查。平台实现I期/BE现场管理、中央随机、EDC、DCT、药物管理和生物样本管理六合一。
核心能力
一套底座支撑不同科研场景
专病数据库
依托电子数据采集系统、人工智能数据治理技术、结构化电子病例报告表和多中心数据管理架构，建立覆盖数据采集、数据治理、质量控制、随访管理、统计分析、科研导出及多中心协同管理的一体化专病数据库平台。
研究队列
围绕明确研究目标构建可持续更新的研究队列，支持人群定义、动态纳排、长期随访和多课题复用。支持前瞻性研究队列、注册登记研究队列、流行病学跟踪随访等，具有微信随访、电话随访能力。
智能AI大模型应用
OCR拍照录入大模型（QWEN/DeepSeek/豆包）支持AI图像识别、智能脱敏，结构化识别率高达100%，录入效率提升16倍；AI数据治理支持导入非结构化患者病历，智能填写结构化CRF表单数据，效率比人工录入提升数百倍；AI智能体自动训练多模态数据，通过会话实现智能查询与决策支持；AI受试者筛选可对非结构化患者病历进行智能分析，筛选出合格人群。
功能实景
临床科研数据库（EDC）功能实景
通过真实产品界面了解关键管理场景，以及平台如何连接项目、人员、资源、数据和质量控制。
集中展示在研项目、研究中心、受试者入组趋势、项目阶段和执行进度。
支持从检查报告、化验单和量表等资料中识别信息并辅助录入研究表单。
连接受试者端与研究者端，在微信中开展沟通、提醒和资料传递。
配置中央随机，受试者入组登记、筛选、随机、药物编盲、药物发放和紧急破盲操作。
对研究表单数据进行频数、交叉和自定义分析，并支持报告与数据下载。
按表单、指标、研究中心和受试者进行关键指标趋势分析与对比。
建设方法
从现状到落地的三步路径
明确研究问题
从病种、队列、指标和研究用途倒推数据需求。
治理数据来源
盘点来源、口径、质量、时间范围和授权边界。
形成持续生产
让新数据按统一规则进入，并支持研究场景复用。
预期价值
让能力沉淀，而不只是上线一个系统
- 减少同类课题反复建库和重复清洗
- 保留数据来源、口径和质量状态，提升可解释性
- 支持专病队列、回顾性研究和前瞻性采集协同
常见问题
建设前值得先回答的问题
科研数据库和医院数据平台有什么区别？
医院数据平台通常服务更广泛的数据汇聚与管理；科研数据库需要围绕明确研究目的、队列、指标、时间窗和质量规则组织数据，并承接研究授权和使用边界。
专病数据库建设应该先汇集全部数据吗？
建议先从研究目标和核心数据集出发，确定来源、口径、质量和更新机制，再逐步扩展。盲目追求数据量容易增加治理成本。
AI能否自动完成科研数据治理？
AI适合辅助文档抽取、映射、检索和质量提示，但应提供来源证据、适用范围与人工复核机制，不宜表述为脱离人工的一键完成。
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