森亿智能 AI 临床科研智能体
立即咨询
首页
对话检索
不用写查询条件
纳排识别
按条件匹配病例
表单预填
病历写入即抓取
结果解读
图表配文字说明
⚠️行业痛点与挑战
🔍找病例靠熟人
想找某类术后并发症患者，只能托病案室导表再人工翻病历，几百份翻完，原来的方向已经变了。
⏱️入组全靠在门诊碰
符合条件的人在别的科室住院，研究者在门诊等不到，一年也攒不够例数。
🧠同一个变量抄两遍
变量在病历里写过一次，做研究时再录一次，抄错还要回查原件。
🔗标准写得没法判
入排写成一般情况可、无严重合并症，谁都判不了，两个人筛出两份名单。
📉统计要排队
描述性统计要找统计室排期，等结果出来发现分组定义错了，整轮重跑。
🚧拿到表格没方向
结果看不懂，不知道下一步该补什么数据，选题还是靠拍脑袋。
🎯产品定位与核心价值
AI临床科研智能体以对话方式检索院内病例、按纳排条件筛选队列并提醒入组，自动填充专病表单，输出统计图表与结果解读。
💡能力可度量
临床科研智能体的各项输出均有可核验的记录，选题设计与纳排筛选对话工具场景的成效不依赖主观判断。
🔁实施可复制
选题设计与纳排筛选对话工具场景的部署步骤被固化为标准动作，临床科研智能体能力可跨项目平移。
🧷边界可控制
临床科研智能体能力的适用范围被明确界定，选题设计与纳排筛选对话工具场景的预期不被人为放大。
⚙️核心能力详解
🧮自然语言检索
用近两年、肺癌、术后三十天内出现肺部感染这样的描述提问，助手转成查询条件回显，确认后列出候选病例。
🧱纳排实时提醒
患者病历写入后按预设条件比对，符合的推给主管医师确认，不符合的不打扰。
⚡关键变量抓取
从病历文本与检验记录里抽取研究变量填进专病表单，空缺字段标黄等人补录。
📊图表化统计
按变量类型挑选检验方法，给出分组对比的表格与图形，图表与所用数据集可一起下载。
🌐解读与方向建议
对分析结果给文字解读，指出样本量偏小的分组与可能的混杂因素，提示还缺哪些变量。
🔧提示词模板
常用科研问法存成模板，注明适用研究类型与必填变量，团队共用。
📐技术规格
| 产品名称 | AI临床科研智能体 |
| 所属厂商 | 森亿智能 |
| 产品分类 | AI智能体平台·临床科研智能体 |
| 核心能力 | 自然语言检索、纳排实时提醒、关键变量抓取 |
| 应用场景 | 选题摸底、队列筛选、住院期入组 |
| 适用对象 | 面向临床科研智能体相关业务场景的企业客户 |
| 服务支持 | 实施、培训与持续运维的专业服务支撑 |
| 选型建议 | 以选题设计与纳排筛选对话工具典型场景试点验证价值 |
| 产品定位 | AI智能体平台领域的专业产品 |
🏭典型应用场景
✈️选题摸底
主治医师想知道本科室近三年某术式的并发症分布，用一句话提问，助手列出例数、并发症类型与逐年趋势，据此判断方向有没有足够病例支撑；按候选例数、趋势是否稳定衡量。
🚗队列筛选
研究者把入排标准逐条说给助手，拿到名单后按就诊号抽样回查病历，确认命中是否准确，误纳与漏筛各记一条并归因；按名单准确率与单例回查耗时衡量。
🔋住院期入组
患者入院后病历写入关键诊断，助手比对条件后推提醒给主管医师，医师确认纳入并登记研究编号，未确认的写明原因；按提醒响应时长与确认入组例数衡量。
🌊表单预填
研究护士打开专病表单，助手已把性别、年龄、术式与关键检验值填好，空缺项标黄，护士按病历补齐并签名确认；按预填字段占比与单例补录时长衡量。
🏗️阶段分析
攒够例数后研究者选分组变量与结局指标，助手给出各组分布与差异检验的图表，统计师用另一套工具复算核对；按复算一致项数与争议条目数衡量。
🚢结果追问
拿到结果后研究者追问某个亚组为何差异大，助手列出该组例数、缺失比例与合并用药分布，指出可能的混杂；按追问轮次与补数清单完成率衡量。
🏆典型应用案例
📦
先拿旧队列做校验
选一个已有手工名单的旧研究，让助手按同样条件重跑一遍，逐例比对命中与漏筛，把差异归到术语不统一、字段缺失两类；差异大的条件先改判定规则再跑一轮，验收看一致例数占比、差异归类是否齐全。
🛫
入排拆成可判定条目
把每条标准写成字段名、比较符与阈值，能落到结构化字段的走字段，只能读文本的走抽取并标注待确认；验收抽五十例看机器判定与医师复核的一致程度，不一致的逐条记因并回改规则。
🏭
首版表单只留核心项
首版专病表单控制在二十个变量以内，跑三十例看抓取效果，达不到要求的字段先转人工录入，跑顺了再逐步往上加变量；验收看单例人工补录字段数、平均填写时长与错填条数。
📦
统计结果双人复算
助手出的每张表由统计师用独立工具复算，均值、构成比与检验统计量逐项核对，不一致的逐项写入核对记录并注明处理方式；验收看复算通过项数、遗留争议条数与处理时长。
🔌接入方式
🖥️电子病历与临床数据平台
检索依赖院内临床数据平台或电子病历的只读库，接口多为视图或消息订阅；前置条件是诊断、手术、检验三类术语已做映射，否则同一种疾病会被拆成多个名字去检索。
☁️专病数据库
变量与表单要和专病库共用字典，助手填的表单直接写入库中对应字段；两边各建一套字段时，后续合并分析要重新映射，工作量比一开始对齐更大。
🤝科研管理与伦理系统
立项、伦理批件与受试者编号从科研管理系统带过来，助手按批件范围限定可检索的数据域；批件续期或变更时同步更新范围，避免超范围使用数据。
🧩生态协同与能力底座
🧩科研处与机构办
这类工具通常由科研处统一引入再分配到科室，机构办关心数据范围与批件是否对得上；采购时把可检索数据域、审计日志与脱敏方式写进验收条款。
🔗统计与临床研究服务方
CRO 与统计服务团队常与科室共同承担研究设计，助手承担找人与整表的前段工作；分工要在项目启动时讲清，避免统计口径反过来由外包方定义。
🌱模型与算力供应
院内本地化部署要配 GPU 与模型版本管理，云端方案要评估网络与合规；模型换代时抽取效果可能漂移，需重跑一轮抽样核对再放开给全科室使用。
🚀产品差异化特点
🌟问句就是查询条件
研究者不必学查询语法，也不必记住字段名，用科室里的说法提问即可；助手把口语转成条件并回显解析结果，解析错了当场改，比找人写脚本快得多。
🆚入组发生在病历里
筛人不是导出名单再打电话，而是病历写入那一刻比对条件并提醒主管医师；患者还在院就能确认入组，免掉出院后联系不上、只能补登的情况。
🧬每条命中可回溯
候选病例能看到命中的字段值与原文段落，说明它为什么被判为符合；复核时按原文判断，不必重头查一遍，也不必相信一个没有出处的结论。
✅最佳实践
📝
把助手当写作工具
有人上来就问能不能代写标书，用错方向后判定工具没用；落地时先讲清它管找数据、整表与出图，成文与结论仍由研究者负责，期望要在一开始就摆正。
🔄
入排标准写得含糊
标准里出现病情稳定、依从性良好这类说法，助手只能猜；动工前把每条改成可比较的字段与阈值，改不动的单独标为人工判定，交给医师逐例看。
🎯
不抽样就信抽取
文本抽取有误差，全量采信会把错误带进统计结果；上线初期每个变量都抽样核对，稳定后再降抽查比例，核对记录与差错清单一起留档。
📈
缺失值处理没先说
同一个缺失值，一人删病例一人填均值，结论会反过来；分析前把缺失比例、处理方式与敏感性分析写进方案，助手按方案执行并在表下标注。
🗺️企业落地路径
1️⃣
定病种与变量
产出：一个病种的核心变量清单，含字段名、变量类型、允许取值与来源系统；同时标出哪些能自动抽取、哪些只能人工录入，每一项注明责任人。
2️⃣
检索与名单校准
产出：可用的检索问句模板一组，以及一份与手工名单的比对报告，写明误纳与漏筛的条数、归因与改法，作为后续调整条件的依据。
3️⃣
入组与表单
产出：纳排条件的判定规则表、专病表单与抓取准确度抽样记录，附一份转人工的字段清单，每个字段写明为什么抽不准与由谁补录。
4️⃣
分析与解读
产出：统计模板、复算核对表与一份结果解读样例；后续课题直接套模板，复算差异沿用同一张表登记，便于不同课题之间横向对照。
💬常见问题 FAQ
能让它直接写论文吗？
不能，也不该这样用。它产出检索结果、变量表与统计图表，成文与结论由研究者自己写；涉及发表的内容须经统计学与伦理复核，工具对能否录用不作任何承诺。
数据必须出医院吗？
可以不出。检索与抽取在院内数据环境里跑，模型支持本地部署；用云端模型时要确认只传问题、不传原始病历，脱敏规则与传输日志由信息科留存。
问不到想要的病例怎么办？
先看描述里有没有可判定的条件，再看对应字段是否存在；诊断名称不统一时先做术语映射，字段缺失的只能走文本抽取并抽样核对，不要全量采信。
支持哪些统计方法？
常规的描述统计、卡方与t检验、秩和检验、单因素与多因素回归能直接出；生存分析与复杂模型通常把数据导到专业统计软件里做，助手只负责整理与校验。
提示词模板能自己改吗？
可以。科研处或科室把常用问法存成模板，注明适用研究类型与必填变量；模板改动留版本号，免得同一个问题在不同人手里问出两种口径。
文本抽取准不准怎么验？
按变量分层抽样，每个变量抽五十到一百例，与病历原文逐条比对，算出准确与漏抽；关键结局变量要求更高，达不到就转人工录入并记录原因。
它和专病库什么关系？
助手是流程入口，负责提问、找人、填表与出初步结果；沉淀下来的变量与随访记录应落到专病库，两边共用一套变量字典，否则同一批病人两处数字对不上。
谁可以看到别人的数据？
按项目授权。项目负责人给成员分配角色，读、写、导出分开控制；跨项目查看需申请，操作留日志，导出件带项目编号、导出人姓名与导出时间。
📄信息来源与免责声明
本页信息由云巴巴整理，参考来源为森亿智能官网及官方公开文档，聚焦选题设计与纳排筛选对话工具能力的客观呈现。
产品功能的时效性说明：公开资料如有更新，以森亿智能官方最新版本为准。
需要AI临床科研智能体的选型建议或部署支持，云巴巴可安排专业顾问对接服务。
产品推荐
腾讯云自然语言处理（Natural Language Process，NLP）深度整合了腾讯内部顶级的 NLP 技术，依托千亿级中文语料累积，提供16项智能文本处理能力，包括智能分词、实体识别、文本纠错、情感分析、文本分类、词向量、关键词提取、自动摘要、智能闲聊、百科知识图谱查询等。
薪公务用车管理方案一站解决私车公用过程中企业及员工端的合规降本提效问题。车辆管理平台令私车公用变得简单、方便。从合同手续办理、使用审批、过程记录到费用结算、开票、支付各个环节一站式处理，令企业及员工轻松解决各项繁琐事务。
杭州华望M-InteG多学科集成工具，整合工业APP开发管理系统与可视化流程搭建系统功能。支持多学科工业APP开发管控、业务流程可视化搭建，助力跨领域协同，提升集成效率与应用落地速度。
全维度销售线索平台，集智能精准拓客与大数据企业信息查询于一体。支持智能搜索企业经营风险、财务信息，通过高级筛查定制客户画像筛选意向客户。依托地图找客锁定周边商机，结合关键词精准匹配，以全维度算法推荐优质线索，助力企业高效挖掘潜在客户。
数字化社区
视频
文章
