Syneos Health
临床试验选址、预测与文档工作流
Microsoft
临床研究服务
伴随式部署
⚙ 技术方案
深度案例｜关键链路较完整
A级证据
生产使用/扩展中
A
证据等级
Syneos Health reduces time for clinical trial site activation
证据等级衡量“能否定位和复核来源”，不评价厂商披露是否经过第三方审计。
深度案例｜关键链路较完整
12 / 12
业务背景2 / 2
改造流程2 / 2
技术工作流2 / 2
人机与治理2 / 2
量化结果2 / 2
来源定位2 / 2
六个维度均达到当前完整度标准。
业务问题
Syneos Health同时运行500多项临床试验，试验选址需要人工收集和比较大量站点、受试者与历史数据，往往耗时数月；团队还要处理预测、文档和客户场景讨论。
解决方案
公司在已迁移至Azure的数据资产上建设统一分析平台，使用Data Lake、Databricks、机器学习、数据质量能力和Azure OpenAI开发生成式AI应用；系统先生成候选站点清单，再支持逐步筛选，并通过预测模型提前提示试验延期风险，让员工实时演示不同方案。
技术架构与生产工作流
Step 01
临床试验、站点、受试者和运营数据
→
Step 02
Azure Data Lake统一存储与数据质量
→
Step 03
Azure Databricks转换和分析
→
Step 04
传统机器学习预测试验风险
→
Step 05
Azure OpenAI生成候选清单与情景分析
→
Step 06
临床专家审核、选择和风险处置
关键技术与基础设施组件
Azure Data Lake StorageAzure DatabricksAzure OpenAIMLOps预测模型专家审核
人机分工与责任边界
AI生成候选站点、预测风险并辅助情景分析；临床运营和医学专家审核站点资格、风险和合规要求，最终试验设计及患者安全责任仍由专业团队承担。
FDE 动作拆解
- 先现代化数据平台再进入生成式AI场景
- 以站点选择周期定义首个端到端流程
- 连接预测模型与生成式交互
- 让临床团队在客户会议中实时比较方案
- 用候选清单时长和激活周期验证结果
可迁移复用的落地方法论
- 生成式AI应复用企业既有数据与预测能力
- 临床场景要把候选生成和最终资格决策分开
- 项目周期、局部处理时长和最终业务周期需分别度量
- 风险预警只有进入团队处置流程才产生价值
业务成效与交付成果
Microsoft案例称平台历时9个月部署，初始站点清单可在24至48小时生成，后续筛选由数月缩短至数周；2024年站点激活周期缩短约10%。
证据边界与核验记录
- 站点清单24至48小时、筛选数周和激活周期下降10%是不同流程层级指标。
- 公开页面未披露试验类型、样本和对照方法。