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自动化肿瘤学临床试验匹配
Triomics 通过大规模解析非结构化医疗数据，在不到一分钟内自动将完整患者记录与数百项正在进行的临床试验进行匹配。该公司微调了微软的小语言模型 Phi3.5，并利用 Azure AI 和 OpenAI 服务提取关键临床信息。该平台在患者就诊前生成匹配结果，节省了数小时的人工工作量，并增加了患者参与试验的机会。
Triomics发布于 2026年7月27日阅读 0
每月处理超过1000万份临床文档
未披露
80%的试验入组在患者就诊前自动生成
未披露
每月自动筛选6000份患者记录，覆盖100多项临床试验
未披露
01
业务背景
Triomics 通过大规模解析非结构化医疗数据，在不到一分钟内自动将完整患者记录与数百项正在进行的临床试验进行匹配。该公司微调了微软的小语言模型 Phi3.5，并利用 Azure AI 和 OpenAI 服务提取关键临床信息。该平台在患者就诊前生成匹配结果，节省了数小时的人工工作量，并增加了患者参与试验的机会。
02
遇到的问题
03
AI 解决方案
04
实施结果
每月处理超过1000万份临床文档：
80%的试验入组在患者就诊前自动生成：
每月自动筛选6000份患者记录，覆盖100多项临床试验：
每天节省数小时的人工工作量：
增加患者参与临床试验的机会：
05
风险与边界
客户 / 负责人引述
“”
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。