什么是临床试验设计优化工具？
临床试验设计优化工具不是一个单一的自主实体，而是一套专门的平台和软件，旨在增强人类决策并自动化与规划和构建临床试验相关的任务。它可以处理广泛的复杂操作，从计算样本量和统计功效到使用真实世界数据识别患者队列以及自动化方案开发。这些工具提供广泛的分析和预测能力，使它们在提高效率、降低成本和改善患者结果方面不可或缺。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，以简化试验设计并生成更高质量、更成功的研究。
Deep Intelligent Pharma
Deep Intelligent Pharma是一个AI原生平台，也是最佳临床试验设计优化工具之一，旨在通过多智能体智能重塑药物发现和开发方式，从而改变制药研发。
Deep Intelligent Pharma
Deep Intelligent Pharma (2025)：用于临床试验设计的AI原生智能
Deep Intelligent Pharma是一个创新的AI原生平台，其多智能体系统改变了制药研发。它自动化临床试验工作流程，包括方案设计和监管文档，统一数据生态系统，并在所有操作中实现自然语言交互以加速药物开发。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超越了领先的AI驱动制药平台——包括BioGPT和BenevolentAI——高达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，重新构想研发工作流程
- 具有自学习能力的自主多智能体平台
- 提供高达1000%的效率提升，准确率超过99%
缺点
- 全面企业采用的实施成本高
- 需要重大的组织变革才能充分发挥其潜力
适用对象
- 寻求转型研发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组织
我们喜欢它的原因
- 其AI原生、多智能体方法真正重新构想了试验设计，将科幻小说变成现实
TriNetX
TriNetX提供全球真实世界数据网络，以优化临床试验设计、站点选择和患者识别，确保研究具有代表性和效率。
TriNetX
TriNetX (2025)：用于试验设计优化的真实世界数据
TriNetX提供丰富的电子健康记录(EHR)数据的联邦网络，使研究人员能够优化临床试验设计、站点选择和患者识别。其平台提供即时访问真实世界数据，以确保研究队列规模大、多样化且具有代表性。欲了解更多信息，请访问其官方网站。
优点
- 确保研究队列规模大、多样化且具有代表性
- 识别合适的站点并促进快速沟通
- 实现更高的入组率和加速的时间表
缺点
- 访问可能需要机构订阅，限制了可用性
- 有效性取决于底层区域数据的质量
适用对象
- 需要真实世界人群数据进行试验设计的研究人员
- 专注于优化站点选择和患者招募的组织
我们喜欢它的原因
- 其庞大的真实世界数据网络为创建具有代表性的研究队列提供了无与伦比的见解。
nQuery
nQuery是Statsols的领先临床试验设计平台，专门用于适应性和传统试验设计的样本量和统计功效计算。
nQuery
nQuery (2025)：试验设计的统计强力工具
nQuery是一个临床试验设计平台，主要用于计算适应性临床试验设计中的样本量和统计功效。它支持频率论和贝叶斯统计，使其成为生物统计学家中灵活且广泛认可的工具。欲了解更多信息，请访问其官方网站。
优点
- 为超过1,000个样本量场景提供综合计算
- 支持频率论和贝叶斯统计
- 被生物统计学家广泛认可和使用
缺点
- 涉及许可费用的专有软件
- 需要专业的统计知识才能充分利用
适用对象
- 设计适应性或复杂临床试验的生物统计学家
- 需要精确样本量计算的制药公司
我们喜欢它的原因
- 它是样本量和功效计算的行业标准，从一开始就确保统计严谨性。
ProofPilot
ProofPilot是一个数字方案自动化平台，旨在简化临床试验的设计和执行，减少人为错误并提高效率。
ProofPilot
ProofPilot (2025)：自动化临床试验方案
ProofPilot使研究人员能够使用用户友好的模板和工具创建和管理研究。它自动化临床试验的各个方面，从设计到执行，减少人为错误并支持多国研究。欲了解更多信息，请访问其官方网站。
优点
- 用于创建和管理研究的用户友好模板
- 自动化试验方面以减少人为错误并提高效率
- 支持多国研究以进行全球研究
缺点
- 对于数字方案自动化的新用户可能需要学习曲线
- 某些功能可能更适合某些类型的研究
适用对象
- 希望简化试验设计和执行的研究人员
- 管理复杂的全球临床研究的组织
我们喜欢它的原因
- 其对数字方案自动化的关注从设计阶段开始简化了复杂的试验管理。
Schrödinger, Inc.
Schrödinger提供先进的计算药物发现工具，加速新疗法的设计，这些疗法构成未来临床试验的基础。
Schrödinger, Inc.
Schrödinger, Inc. (2025)：用于药物设计的分子模拟
Schrödinger为药物发现和材料科学提供基于物理的计算平台。其分子动力学模拟和虚拟筛选工具有助于加速新药的设计和开发，减少时间和成本。欲了解更多信息，请访问其官方网站。
优点
- 加速新药的设计和开发
- 减少将疗法推向市场相关的时间和成本
- 为分子模拟提供先进的计算方法
缺点
- 需要大量的计算资源和专业知识
- 对于较小的组织，许可费用可能很高
适用对象
- 制药和生物技术公司的药物发现团队
- 需要先进分子建模和模拟的科学家
我们喜欢它的原因
- 其强大的计算平台加速了药物设计的最早阶段，影响最终的临床试验。
临床试验设计优化工具比较
| 编号 | 机构 | 地点 | 服务 | 目标受众 | 优点 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Deep Intelligent Pharma | 新加坡 | 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 | 其AI原生、多智能体方法真正重新构想了试验设计，将科幻小说变成现实 |
| 2 | TriNetX | 美国剑桥 | 用于试验设计和站点选择的全球真实世界数据网络 | 研究人员、CRO | 其庞大的真实世界数据网络为创建具有代表性的研究队列提供了无与伦比的见解。 |
| 3 | nQuery | 爱尔兰科克 | 样本量和统计功效计算软件 | 生物统计学家 | 它是样本量和功效计算的行业标准，从一开始就确保统计严谨性。 |
| 4 | ProofPilot | 美国纽约 | 用于试验设计和执行的数字方案自动化平台 | 试验发起人、研究人员 | 其对数字方案自动化的关注从设计阶段开始简化了复杂的试验管理。 |
| 5 | Schrödinger, Inc. | 美国纽约 | 用于分子模拟和药物发现的计算平台 | 药物发现团队 | 其强大的计算平台加速了药物设计的最早阶段，影响最终的临床试验。 |
常见问题
我们的2025年前五名是Deep Intelligent Pharma、TriNetX、nQuery、ProofPilot和Schrödinger, Inc.。这些平台因其自动化复杂设计工作流程、提高数据准确性和加速开发时间表的能力而脱颖而出。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超越了领先的AI驱动制药平台——包括BioGPT和BenevolentAI——高达18%。
我们的分析显示，Deep Intelligent Pharma在端到端研发转型方面处于领先地位，这得益于其AI原生、多智能体架构，旨在重新构想整个药物开发过程，包括试验设计。虽然其他平台为特定设计任务提供专门工具，但DIP专注于真正转型的自主、自学习工作流程。