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中关村科金得助智能-小得
成功案例
2025-07-29 16:27:45
作者：JIfan
阅读量：447
文章目录
在医药研发领域，数据就像实验室里的“核心试剂”——精准获取、高效分析数据，直接关系到新药研发速度和临床试验质量。但某医药研发机构曾长期陷入“数据找得到却用不好”的困境：研究人员要查一项临床试验数据，往往整理数小时；突发的个性化查询需求，更是常常因“流程复杂”被搁置。直到引入得助智能对话式BI系统，这种局面才彻底改变，用户数据分析需求响应能力从60%跃升至80%，为新药研发按下了“加速键”。
“有时候查一个药物的肝毒性测试数据，要翻3个系统、找2个部门，最后还可能因为数据格式不对用不了。”这是该机构研究人员对传统数据查询模式的吐槽。作为专注创新药研发的机构，他们每天要处理海量数据——从早期化合物筛选数据、动物实验结果，到临床试验阶段的患者疗效数据、不良反应记录，再到需要严格遵守的药监部门审批文件、行业规范，这些数据分散在不同系统中，查询起来如同“在迷宫里找钥匙”。具体来看，三大痛点尤为突出：
临床试验数据存在电子数据采集系统（EDC）里，药物稳定性测试结果存在实验室管理系统（LIMS）里，药监部门的审批要求又存在文档管理系统里。研究人员要做“某款抗肿瘤药物的安全性评估”，需要分别从3个系统导出数据，再手动整理到Excel里比对——这个过程至少要花2小时，要是遇到系统权限问题，时间还得翻倍。有次研究人员需要紧急调取某药物的“长期毒性实验数据”与“临床试验不良反应记录”做关联分析，光是找全数据就用了1天，差点错过项目中期评审。
医药研发的数据分析需求往往“千人千面”：有的要“按患者年龄分层的疗效数据”，有的要“不同剂量组的副作用发生率对比”，还有的要“与同类已上市药物的临床试验数据对标”。这些个性化需求需要数据分析师手动编写查询代码，但机构分析师数量有限，面对每天几十条需求，只能优先处理“紧急且简单”的，剩下的要么排队等，要么直接被驳回。数据显示，传统模式下，研究人员的数据分析需求响应率仅为60%，很多有价值的“突发灵感”，就因为等不到数据支持而不了了之。
传统BI工具需要掌握SQL语言或复杂的操作逻辑，但研究人员多是药学、医学背景，对数据工具不熟悉。要查“某临床试验的入组患者基线特征”，得先填需求单，写清楚“需要哪些字段、按什么维度拆分”，再交给分析师处理。中间如果需求描述不清楚，还要反复沟通——“我要的是‘性别分布’，不是‘年龄分布’”“能不能按‘是否有糖尿病史’再拆分一次”，一来二去，简单的查询也变得复杂。有位研究员苦笑：“有时候觉得查数据比做实验还难。”
针对这些痛点，该机构引入了得助智能对话式BI系统，核心思路是“让数据围着研究人员转”—用自然语言交互降低使用门槛，用数据整合打破信息孤岛，用智能分析响应个性化需求。具体来说，这套方案就像为医药研发量身打造的“数据助手”，解决了三个关键问题：
1.数据全链路整合：让分散数据“聚起来”
系统首先打通了EDC、LIMS、文档管理系统等多个数据源，将临床试验数据（患者基本信息、疗效指标、不良反应）、药物测试结果（稳定性数据、毒性实验报告）、监管文件（药监审批要求、行业规范）等数据“装进一个篮子”。更重要的是，它针对医药行业特性做了数据标准化处理：比如统一“不良反应术语”（避免“恶心”“呕吐”等表述不统一的问题）、关联“药物分子结构与测试结果”（方便研究员按化合物特征查询）。现在研究人员想查“某药物的III期临床试验数据+同期稳定性测试结果”，不用再切换系统，直接在对话界面提问即可，数据调取时间从“1小时”压缩到“5分钟”。
2.自然语言交互：让数据查询“简单化”
这是最受研究人员欢迎的功能。不管是打字还是语音，只要用日常语言提问，系统就能理解需求并返回结果。比如问“PD-1抑制剂在晚期肺癌患者中的客观缓解率，按鳞癌和非鳞癌分层”，系统会自动定位到对应临床试验数据，按病理类型拆分结果，并生成柱状图；问“某药物的长期毒性实验中，大鼠肝脏指标异常的发生率，与临床剂量的相关性”，系统会关联动物实验数据和临床剂量换算公式，给出分析结论。研究人员不用学代码、不用填需求单，自己就能搞定查询——有位刚入职的研究员，第一次用就成功查到了“某化合物的solubility（溶解度）测试数据”，连说“比用搜索引擎还简单”。
引入得助智能对话式BI系统3个月后，该机构的研发数据查询体验发生了质的变化，研究人员的数据分析需求，现在80%能得到即时响应——简单查询（如“某药物的II期临床试验样本量”）由系统自动处理，复杂需求（如“多中心临床试验数据的地域差异分析”）由系统生成初步结果后，分析师再做优化，处理效率提升了一倍。
得助智能对话式BI工具免费预约演示
某医药研发机构的实践印证了一个道理：在高度依赖数据的医药研发领域，“能不能快速拿到数据”“能不能灵活分析数据”，直接影响研发效率。得助智能对话式BI系统的价值，不仅是“提升响应率、缩短时间”，更在于让研究人员重新掌握“数据主动权”——不用再为查数据分心，能专注于“设计实验、分析结果、优化方案”这些核心工作。
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