本文介绍了如何利用 Prescreen 大模型在临床试验中实现智能预筛查。通过自动分析患者数据，该技术有效提高了患者招募效率和数据质量，加速试验流程。
简介
随着人工智能技术的不断发展，生成式大模型正逐步渗透到医疗和临床试验领域。本文介绍了如何利用 Prescreen 大模型对临床试验数据进行预筛查和优化，从而提高患者招募、数据质量和试验效率。我们将结合来自 ClinicalTrials.gov 的研究（NCT06588452）、YouTube 视频展示以及 JAMA 期刊的相关报道，解析该技术的实际应用场景和优势。
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应用实例
- 案例概览：
ClinicalTrials.gov 中的研究 NCT06588452 展示了利用大模型进行试验预筛查的实践，该研究采用 AI 模型辅助筛选符合条件的患者。 - 技术亮点：
利用 Prescreen 大模型，可自动分析患者的医疗记录、诊断报告和其他数据，实现智能筛查。该技术不仅提高了筛查效率，还降低了人为误差，助力精准招募。 - 实践效果：
YouTube 视频展示了该技术在临床试验流程中的实际应用过程，JAMA 期刊的两篇文章进一步证明了该方法在提高数据解读和试验设计方面的优势。
总结
Prescreen 大模型在临床试验中的应用，为患者筛选、数据预处理和试验设计带来了革命性改变，显著缩短了前期流程和提高了试验效率。医药企业和临床研究机构可借助该技术实现更精准、更高效的试验管理和数据分析。
