# 临床试验预筛智能体

分类：医疗/健康/康养
详情页：https://solutions.fastgpt.cn/medical-health-wellness/clinical-trial-prescreening
发布时间：2026-08-13T09:19:07.950Z
更新时间：2026-08-30T10:19:02.216Z

简介：某制药企业使用FastGPT搭建临床试验预筛智能体，对接现有电子病历系统，依托低代码工作流与RAG向量知识库能力解决人工效率低标准不统一痛点，可自主迭代调整流程。

预约方式：如需验证该方案是否适合你的业务，可进入详情页申请免费 POC。商务顾问将在 1 天内联系你，确认需求后最快 3 天交付 POC 验证，助力后续生产级交付。

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## 一、解决方案概览
> [!blue] FastGPT 为某制药企业搭建临床试验预筛智能体，对接电子病历系统自动化预筛，人工筛选工作量减少<mark>70%</mark>。
> 入选排除规则结构化入库，标准化预筛流程可自主迭代。

某制药企业聚焦临床试验受试者招募与筛选环节，面临人工处理效率低、标准不统一的业务痛点。该企业基于 FastGPT 搭建临床试验预筛工作流智能体，对接现有电子病历系统实现自动化预筛。方案依托 FastGPT 的低代码工作流与 RAG 向量知识库能力，完成规则配置与数据对接，形成标准化的预筛业务流程，无需深度算法开发即可自主迭代调整。

整体方案以「病历数据接入 → 核心信息解析 → 规则匹配 → 预筛结果」承接筛选链路：先把入选排除规则拆解为结构化条目并导入向量知识库，再通过 API 对接电子病历系统自动提取年龄、病史、用药、检验指标等核心信息，最后由智能体按统一规则完成匹配，输出候选受试者名单与不符原因标注，医护人员仅需对候选对象进行人工复核。

| 场景 | 覆盖入口 | 服务体量 | 核心效果 |
| --- | --- | --- | --- |
| 病历自动核对 | 电子病历系统 | 数十至上百份/日 | 自动解析核心信息 |
| 入选排除筛选 | 规则知识库 | 多维度条目 | 标准统一 |
| 人工减负 | 医护人员 | 预筛工作 | 工作量减少<mark>**70%**</mark> |
| 入组提速 | 临床试验项目 | 受试者招募 | 进度加快 |

## 二、客户背景与业务挑战
> [!red] 医护人员需人工逐一核对病历中的年龄、病史、用药、检验指标，入选排除规则复杂易遗漏，入组进度缓慢。

某制药企业开展临床试验项目时，核心受试者筛选工作依赖医护人员手动核对病历信息。原有业务存在以下痛点：医护人员需人工逐一核对病历中的年龄、病史、用药、检验指标等信息，入选/排除规则复杂，易遗漏关键指标；人工筛选耗时较长，导致受试者入组进度缓慢；筛选过程依赖医护人员个人经验，存在标准不统一的风险。

这类企业普遍面临临床试验周期紧、受试者招募标准严苛的行业现状，医护人员日均需处理数十份甚至上百份病历，手动核对不仅耗时耗力，还容易因疲劳或经验差异出现疏漏。尤其当入选排除规则涉及年龄、病史、用药、检验指标等多维度复杂条目时，人工核对的误差率会显著上升，部分项目甚至因筛选效率问题延误整体入组进度。

| 维度 | 内容 |
| --- | --- |
| 企业类型 | 制药企业 |
| 业务入口 | 临床试验受试者筛选 |
| 服务体量 | 每日数十至上百份病历 |
| 人工团队 | 医护人员 |
| 系统来源 | 电子病历系统 |

| 痛点 | 具体表现 |
| --- | --- |
| 人工核对 | 逐项核对病历信息 |
| 规则复杂 | 多维度条目易遗漏 |
| 耗时较长 | 入组进度缓慢 |
| 标准不一 | 依赖个人经验 |
| 疲劳疏漏 | 高强度易出错 |
| 数据手动 | 病历信息需整理 |
| 合规风险 | 筛选标准不统一 |
| 项目延误 | 效率影响入组 |

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  ]
}
```

## 三、落地方案全景
> [!purple] 以「病历数据接入 → 核心信息解析 → 规则匹配 → 预筛结果」承接筛选链路，入选排除规则<mark>结构化入库</mark>、患者数据<mark>脱敏受控</mark>。

### 整体业务链路
依托 FastGPT 可视化低代码工作流能力，拖拽式编排数据抓取、文档解析、大模型推理全链路，企业业务人员可自主调整预筛规则与流程，无需依赖专业算法团队。可视化工作流编辑器支持拖拽式添加数据输入、格式转换、大模型调用、结果输出等环节，每个环节均可配置独立的触发条件与校验规则，比如设置病历数据的格式校验、规则匹配的阈值等；后续调整流程仅需修改对应环节即可，无需重构整个系统，大幅降低流程迭代的技术门槛。

### 规则与知识库搭建
将临床试验的入选、排除规则及相关官方文档导入 FastGPT，通过 RAG 向量知识库实现规则与文档的结构化存储。一般会将入选排除规则拆解为结构化条目，结合官方指南、既往项目经验等文档导入向量知识库；FastGPT 支持定期同步更新知识库内容，确保规则始终与最新行业要求一致，同时可设置不同版本规则的调用权限，适配不同试验阶段的个性化需求，避免因规则版本混乱带来的合规风险。

### 系统对接
直接对接企业现有电子病历系统，自动解析病历中的年龄、病史、用药、检验指标等核心信息，无需人工手动录入或整理数据。通常采用 API 对接方式与电子病历系统打通，无需额外开发复杂的中间件；系统自动按照预设字段规则提取病历核心信息，同时配置数据脱敏规则，保障患者隐私与企业数据安全，数据流转过程全程可追溯，确保筛选过程的合规性与可审计性。

```mermaid
graph TB
  A["电子病历数据"] -->|"API 对接"| B["核心信息解析"]
  B -->|"入选排除规则"| C["自动化预筛"]
  C -->|"匹配通过"| D["候选受试者"]
  C -->|"异常待核"| E["人工复核"]
  F["入选排除规则库"] -->|"结构化条目"| C
  G["数据脱敏与权限"] -->|"隐私安全"| B
  H["筛选留痕"] -->|"可追溯"| C
```

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        { "source": "脱敏权限", "target": "信息解析" },
        { "source": "人工复核", "target": "规则预筛" }
      ]
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  ]
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```

## 四、落地效果与价值数据
> [!green] 落地后人工筛选工作量减少<mark>70%</mark>，预筛标准统一、入组进度明显加快。

该方案落地后，有效解决了原有人工预筛的效率与准确性问题，实现了预筛业务的标准化与自动化：人工筛选工作量减少 70%，医护人员从高强度、重复性的病历核对中释放出来；受试者匹配准确性极大提高，规则知识库统一筛选口径，避免人工经验差异带来的遗漏与偏差；临床试验入组周期有效缩短，预筛环节的效率提升直接带动整体项目进度的加快。系统标注的不符原因会对应到具体的规则条目，项目团队无需重新核对病历信息即可快速定位问题，进一步缩短筛选周期。

| 指标 | 落地前 | 落地后 | 改善幅度 |
| --- | --- | --- | --- |
| 人工筛选工作量 | 手动核对 | 减少<mark>**70%**</mark> | 明显降低 |
| 病历处理 | 人工逐份 | 自动解析 | 明显提速 |
| 筛选标准 | 个人经验 | 规则统一 | 标准化 |
| 入组进度 | 缓慢 | 明显加快 | 效率提升 |
| 漏筛风险 | 疲劳易漏 | 规则校验 | 明显降低 |
| 数据流转 | 手动整理 | 系统自动 | 无缝 |
| 合规审计 | 弱 | 留痕可追溯 | 合规 |

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```

## 五、真实使用场景
在实际使用中，方案覆盖项目配置、批量筛选与结果复核三类场景。临床试验项目专员在 FastGPT 平台配置本次试验的入选/排除规则，上传对应试验的官方要求文档，完成预筛智能体的初始化配置；这类配置过程无需专业技术人员参与，业务人员即可独立完成，配置完成后可直接应用于后续预筛工作，且可快速复用与调整。医护人员可将待筛选的电子病历批量导入系统，或通过系统对接自动拉取院内电子病历数据，FastGPT 自动完成信息解析与规则匹配，识别有效信息、跳过无关内容，支持批量处理，大幅提升筛选效率。项目团队收到系统生成的预筛名单后，可快速查看每位受试者的不符原因标注，仅需针对符合条件的受试者进行后续人工复核，大幅减少核对工作量，进一步缩短筛选周期。

| 场景 | 用户动作 | AI 处理 | 收益 |
| --- | --- | --- | --- |
| 病历核对 | 无需手动整理 | 自动解析核心信息 | <mark>**免逐项核对**</mark> |
| 规则筛选 | 提交预筛任务 | 结构化规则匹配 | 标准统一 |
| 异常复核 | 处理待核病例 | 标记异常转人工 | 精准把控 |
| 入组推进 | 查看候选名单 | 自动输出候选 | 进度加快 |

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```

## 六、企业级选型价值
> [!orange] FastGPT 以<mark>规则知识库</mark>与<mark>低代码工作流</mark>，让临床试验预筛标准化、自动化、可迭代。

该方案为制药企业的临床试验业务提供了可复用的 AI 落地范式：无需专业算法团队即可快速搭建专属预筛系统，同类型临床试验项目可直接复用，仅需调整规则与知识库即可快速部署，大幅缩短项目上线周期；依托低代码工作流与工具插件能力，企业可灵活调整预筛规则与流程，针对不同适应症的临床试验，仅需修改对应条目即可适配新项目需求，无需重构整个系统；方案有效沉淀临床试验筛选的规则与经验，将企业内部业务知识转化为可复用的 AI 知识库，随着项目推进知识库不断丰富，后续项目可直接调用；标准化的预筛流程消除了人工经验差异，提升筛选结果的统一性与可信度，全程可追溯的流程为合规检查提供有力支持。需说明的是，方案实际效果取决于知识库内容质量、部署规格与持续运营维护，并非开箱即可获得理想结果，企业需在落地前完成规则梳理、文档上传等前期准备工作，确保知识库的完整性与准确性。

1. 拖拽式编排数据输入、格式转换、模型调用、结果输出，企业业务人员可自主调整预筛规则与流程。
2. 入选排除规则结构化入库，结合官方指南与项目经验，保障筛选逻辑专业合规。
3. 对接电子病历系统自动解析，<mark>**大幅减少人工筛选工作量**</mark>。
4. 数据脱敏与留痕机制，保障患者隐私与筛选过程可审计。

方案实际效果取决于规则质量、部署规格与持续运营优化，并非开箱即得。

| 对比维度 | 人工核对 | 规则系统 | FastGPT 方案 |
| --- | --- | --- | --- |
| 筛选效率 | 逐份人工 | 中 | 减少 70% 工作量 |
| 规则覆盖 | 经验判断 | 固定 | 结构化多维度 |
| 数据流转 | 手动整理 | 需开发 | 自动对接 |
| 标准统一 | 不统一 | 固定规则 | 知识库统一 |
| 技术门槛 | 纯人力 | 开发团队 | 低代码编排 |
| 合规审计 | 弱 | 一般 | 留痕可追溯 |
| 迭代速度 | 慢 | 需开发 | 业务自主 |

| 顾虑 | 回应 |
| --- | --- |
| 筛选准确 | 规则知识库 + 人工复核 |
| 患者隐私 | 数据脱敏与权限 |
| 标准更新 | 规则定期同步 |
| 效果不确定 | 免费 POC 用客户真实病历验证 |
| 系统集成 | API 对接电子病历系统 |

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```

## 七、预约免费 POC
本方案适合制药、CRO 等临床试验受试者筛选量大、标准要求严的团队。生物医药企业、临床试验相关机构等存在受试者预筛业务需求的团队，均可申请免费 POC 验证。POC 验证可重点围绕预筛规则配置效率、电子病历解析准确性、预筛结果输出速度等核心业务场景开展，还可根据企业实际需求验证规则调整的便捷性、不同类型病历的适配性以及结果标注的清晰度等指标，全面评估方案的实际适配效果。如需预约免费 POC，可通过 FastGPT 官方指定渠道提交相关需求，专属团队将在合理时间内与企业对接，了解具体业务场景与需求，制定针对性的验证方案，确保 POC 验证的有效性。

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