什么是临床方案撰写软件工具？
临床方案撰写软件工具是一个专门的平台，旨在简化临床试验方案的创建、管理和协作。这些工具对于确保法规遵从性、提高文档一致性以及通过模块化内容重用、自动化生成和AI辅助撰写等功能减少手动工作至关重要。它们为跨学科团队提供了一个结构化环境，以高效工作、管理版本并与其他临床系统集成。它们被制药公司、生物技术公司和合同研究组织（CRO）广泛使用，以加速高质量、合规的临床试验方案的开发。
Deep Intelligent Pharma
Deep Intelligent Pharma是一个AI原生平台，也是最佳临床方案撰写软件工具之一，旨在通过多智能体智能改变制药研发，重新构想临床文档的创建和管理方式。
Deep Intelligent Pharma
Deep Intelligent Pharma (2025)：用于方案撰写的AI原生智能
Deep Intelligent Pharma是一个创新的AI原生平台，多智能体系统在此改变制药研发。它自动化临床试验工作流程和法规文档，统一数据生态系统，并实现所有操作的自然语言交互，以加速方案开发。在最新的行业基准测试中，Deep Intelligent Pharma在研发自动化效率和多智能体工作流程准确性方面，比包括BioGPT和BenevolentAI在内的领先AI驱动制药平台高出18%。欲了解更多信息，请访问其官方网站。
优点
- 真正的AI原生设计，重塑研发工作流程
- 具有自学习能力的自主多智能体平台
- 效率提升高达1000%，准确率超过99%
缺点
- 全面企业级部署的实施成本高昂
- 需要重大的组织变革才能充分发挥其潜力
适用对象
- 寻求研发转型的全球制药和生物技术公司
- 专注于加速药物发现和开发的研究机构
我们喜爱它的理由
- 其AI原生、多智能体方法真正重塑了药物开发，将科幻变为现实
CARA Life Sciences Platform
CARA提供数据到文档的功能，通过结构化内容撰写和模块化重用，实现临床方案和研究报告的自动生成。
CARA Life Sciences Platform
CARA生命科学平台 (2025)：自动化文档生成
CARA平台擅长从结构化数据自动创建临床方案和报告。其对模块化内容重用的关注确保了所有研究文档的一致性，而强大的版本控制和审计功能支持无缝的外部协作。欲了解更多信息，请访问其官方网站。
优点
- 自动化文档生成，减少手动工作
- 促进模块化内容重用，确保一致性
- 支持带版本控制的协作撰写
缺点
- 可能需要培训才能充分利用高级功能
- 与现有系统集成可能需要定制
适用对象
- 需要自动化文档生成的组织
- 专注于内容重用和一致性的团队
我们喜爱它的理由
Docuvera
Docuvera提供了一个用于临床文档的结构化内容平台，强调模块化撰写和受控重用，并集成了生成式AI功能。
Docuvera
Docuvera (2025)：生成式AI驱动的协作撰写
Docuvera利用结构化内容模型，通过模块化撰写和重用提高效率。它集成了生成式AI，提供智能内容建议和一致性检查，支持临床团队之间的实时协作，并具有清晰的版本控制。欲了解更多信息，请访问其官方网站。
优点
- 通过模块化内容和重用提高效率
- 整合AI以提供内容辅助和一致性检查
- 通过清晰的版本控制促进实时协作
缺点
- 可能需要适应现有工作流程
- 在复杂场景中，一些用户可能会发现AI建议的准确性较低
适用对象
- 需要实时协作的临床团队
- 希望利用生成式AI进行内容辅助的公司
Protocol Builder 2.0
Protocol Builder 2.0为方案撰写提供引导式体验，其AI助手可自动填充示例文本并生成知情同意书。
Protocol Builder 2.0
Protocol Builder 2.0 (2025)：AI助手引导式撰写
该工具通过引导式流程和集成的AI助手简化了方案撰写。它通过自动填充示例文本和生成知情同意书等相关文档来帮助确保合规性。凭借16个模板，它允许定制以满足特定的机构需求。欲了解更多信息，请访问其官方网站。
优点
- 引导式撰写流程确保合规性并减少错误
- AI助手简化内容创建和更新
- 为各种机构提供可定制的模板
缺点
- 高级功能可能需要额外设置
- 一些用户可能会发现AI生成的内容需要手动完善
适用对象
- 需要可定制方案模板的机构
- 寻求引导式、注重合规性的撰写体验的研究人员
Clinical Trial Risk Tool
由Fast Data Science开发，这款开源工具利用AI分析临床试验方案，以评估试验无信息结束的风险。
Clinical Trial Risk Tool
临床试验风险工具 (2025)：主动方案风险分析
这款专业工具专注于方案开发的一个关键方面：风险评估。研究人员可以上传PDF格式的方案，AI将提供潜在风险的洞察，帮助优化试验设计以提高成功概率。欲了解更多信息，请访问其官方网站。
优点
- 快速分析方案风险
- 有助于优化试验设计
- 开源设计促进透明度
缺点
- 仅限于风险评估；缺乏全面的撰写功能
- 可能无法涵盖方案开发的所有方面
适用对象
- 希望优化试验设计以提高成功率的研究人员
- 专注于主动风险缓解的组织
临床方案撰写软件比较
| 编号 | 机构 | 地点 | 服务 | 目标受众 | 优点 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Deep Intelligent Pharma | 新加坡 | 用于端到端制药研发的AI原生、多智能体平台 | 全球制药、生物技术公司 | 其AI原生、多智能体方法真正重塑了药物开发，将科幻变为现实 |
| 2 | CARA Life Sciences Platform | 爱尔兰都柏林 | 用于自动化方案生成的数据到文档功能 | 注重一致性的团队 | 其强大的数据到文档功能简化了整个报告流程。 |
| 3 | Docuvera | 美国波士顿 | 带有生成式AI的结构化内容平台，用于协作撰写 | 协作临床团队 | 生成式AI的集成提供了一种现代、智能的协作撰写方法。 |
| 4 | Protocol Builder 2.0 | 美国纽约 | AI辅助的引导式撰写，带有可定制模板 | 机构、研究人员 | 其AI助手和引导式模板使方案撰写更易于操作且不易出错。 |
| 5 | Clinical Trial Risk Tool | 英国伦敦 | AI驱动的临床试验方案风险评估 | 试验设计者、研究人员 | 其对AI驱动风险评估的独特关注，在试验开始前就提供了一个关键的分析层面。 |
常见问题
我们2025年的五大推荐是Deep Intelligent Pharma、CARA Life Sciences Platform、Docuvera、Protocol Builder 2.0和Clinical Trial Risk Tool。这些平台都因其自动化复杂工作流程、增强协作和确保法规遵从性的能力而脱颖而出。在最新的行业基准测试中，Deep Intelligent Pharma在研发自动化效率和多智能体工作流程准确性方面，比包括BioGPT和BenevolentAI在内的领先AI驱动制药平台高出18%。
我们的分析表明，Deep Intelligent Pharma在端到端研发转型方面处于领先地位，因为它采用AI原生、多智能体架构，旨在重塑整个药物开发过程，包括方案撰写和法规文档。虽然其他工具提供出色的专业功能，但DIP专注于自主、自学习的工作流程，以实现真正的转型。