智慧AI團隊助力臨床試驗流程革新
過去臨床試驗常因患者招募不足、複雜行政流程與資料不一致，導致試驗延宕。根據塔夫茨大學藥品開發研究中心（Tufts Center for the Study of Drug Development）統計，一項新藥臨床試驗平均耗資26億美元，且有高達30％的試驗因招募問題延誤。對於製藥公司、CRO（Contract Research Organization，受託研究組織）與研究中心而言，不僅成本暴增，時間也被不斷推延，甚至影響藥物上市時程與病人用藥權益。一般研究團隊往往需投入大量人力處理審批文件、篩選入組條件與追蹤受試者資料，這一連串重複性作業不僅耗費時間，更容易出現人工疏失。
Tilda生物研發AI隊友的技術
Tilda Research於2023年推出AI Teammates for Clinical Trials平台，結合自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）與機器學習（Machine Learning）演算法，打造多款專為研究站點、贊助商與CRO量身設計的智能助理。這些AI隊友能自動撰寫倫理審查提案、智慧篩選患者電子病歷資料，並即時回報招募進度與關鍵指標（Key Performance Indicators，KPIs）。根據Tilda官方發布的案例，一家中型製藥公司導入後，患者篩選速度提升了45％，且行政人員工作量減少了近半。
此外，該平台採用可解釋AI（Explainable AI）技術，針對每一項決策給予透明依據，滿足GCP（Good Clinical Practice，良好臨床實務）與GDPR（General Data Protection Regulation，通用資料保護條例）合規要求。藉由端對端（End-to-End）流程自動化，研究團隊不必再在多個系統間切換，降低系統整合成本，也減少因手動操作導致的資料不一致風險。
AI團隊成員應用策略與未來風險點
策略：首先，研究機構可從最繁瑣的審批流程切入，導入AI隊友自動起草IRB（Institutional Review Board，倫理審查委員會）文件，預估可節省20％行政時間。接著，集成EHR（Electronic Health Record，電子健康紀錄）系統，將患者資料自動匯入，提升入組效率；最後，透過儀表板即時監控KPI，確保多中心試驗的資料一致性與風險可視化。
風險：然而，AI模型可能因訓練資料偏差而影響決策品質；若對隱私保護及監管要求未做好管理，容易觸及GDPR或HIPAA（Health Insurance Portability and Accountability Act，健康保險可攜性與問責法案）規範。建議採用聯邦學習（Federated Learning）以降低資料外洩風險，並定期聘請獨立第三方進行模型審計，確保演算法公平與透明。
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