近期由于波士顿MIT-CHIEF的缘故，小编看了许多关于生物医药类的初创项目，写了些心得，与大家分享一些。鉴于免疫治疗、体外诊断、人工智能药物开发等热门方向很多大咖都已做过分享，小编自觉才疏学浅就不再赘述。此次将着重分享一批比较有价值的细分领域的项目及个人的看法，望抛砖引玉，如有不当之处，还望指正。
本期分享的主题是“智能临床试验管理系统”，这是小编我比较看好的领域之一。众所周知，药物或范医疗服务的开发，很大一部分的时间和经济成本需要花在临床试验阶段，且失败的风险也是极高的，所以提高此阶段的工作效率，增强风险控制，降低管理成本带给公司的利益是很显而易见的。 本文主要包含四个方面：（1）我国临床试验管理现状；（2）智能临床试验管理系统，智能在何处；（3）面临挑战；（4）项目分享。 临床试验主要分为前期准备、进行期间和结束实验三个阶段。
由上图可知，试验开始前和结束期间主要是一些文书对接和行政工作，实际上真正的试验执行阶段还是在进行期间，这也是主要的人力物力财力成本之所在。通常临床试验执行阶段的成本包括:申办方和中间方行政管理成本，承办方执行人力成本，受试者招募成本，试验用药相关成本，受试者监护及副作用成本。这其中承办方执行成本和试验用药相关成本是相对固定的两个成本，在此我们不做分析。而对于申办方和中间方行政管理成本，受试者招募成本，受试者监护及副作用成本我认为是相对可变，具有一定的改善空间。
首先申办方和中间方的行政管理成本，申办方就是一些药企和研发机构，中间方就是一些临床试验外包管理公司。对于申办方而言需要在开始前与医院进行临床研究批件、证明性材料和临床试验相关材料的对接，在进行中也需要对公司下辖的多个进行中的临床试验进行统筹管理，结束时要对结果进行统计分析和总结，其实这个一般我们可以理解为是CRA临床试验监察员的职责所在（结果统计分析除外）。在这个过程中，大部分的工作现阶段还处于线下进行，且没有一个统一的平台，各家医院各自为政，增加了CRA许多的工作量。 所以这些对接和协商的过程若能从线下向线上转移，且构建一个区域甚至全国统一的平台将会很大程度上降低申办方的行政管理成本。对于中间方，尤其是CRC的工作比如受试者的在院情况反馈（CRF填写等），受试者的随访，与医生和CRA及时的三方沟通等这些工作的效率也必然会随着可穿戴设备和实时监测设备的普及而得到大大的提高，信息数据化更会加速大量的线下在院的繁琐工作转化为线上可控的简单任务。 在这个过程中，大部分的工作现阶段还处于线下进行，且没有一个统一的平台，各家医院各自为政，增加了CRA许多的工作量，所以这些对接和协商的过程若能从线下向线上转移，且构建一个区域甚至全国统一的平台将会很大程度上降低申办方的行政管理成本。
对于中间方，尤其是CRC的工作比如受试者的在院情况反馈（CRF填写等），受试者的随访，与医生和CRA及时的三方沟通等这些工作的效率也必然会随着可穿戴设备和实时监测设备的普及而得到大大的提高，信息数据化更会加速大量的线下在院的繁琐工作转化为线上可控的简单任务。 关于受试者的招募方式，小编了解到主要有以下三种：院内招募（医生推荐）、院外招募（广告或自身人脉关系）、数据库筛选。其中院内招募为现阶段我国受试者招募的主要途径，此种途径不仅效率低下，且覆盖面较窄。随着电子病历的逐渐普及，日后各医院间的数据共享深度和广度也将逐渐提高，那么这种传统依靠医生推荐为主要途径的局限性将愈发显著，患者数据库的建立和更新，并在其中根据要求找寻相应的受试者这种新的途径必将大大缩短受试者招募的过程。
对于受试者监护及副作用成本，我认为现阶段虽然对于一些重大疾病的创新疗法还是应该以住院观察为主，尤其是免疫疗法之类的风险较大，容易发生意外。但对于一些慢性病来说，短期内的观察效果不明显，可以使用现在越来越便携的实时监测设备，且数据可以自动上传网络，医生和CRA可以随时在自己的手机端即可获知受试者的状况，省去了录入回访这样的耗时繁琐的事务，且通过实时的监控代替不连续时间点的监测，可以更好的对不良事件的发生做出预测和提醒，防患于未然，避免造成申办方不必要的损失。所以处在信息化、大数据、人工智能的风口浪尖，智能、可靠、安全的临床试验管理系统的普及，必将是这个细分领域的未来趋势。 现在很多的临床试验已采用临床试验远程电子数据采集系统（EDC），小编在这里说的智能临床试验管理系统其实就可以理解为是一种更加智能，且集成功能更多的EDC系统。 现在很多的临床试验已采用临床试验远程电子数据采集系统（EDC），小编在这里说的智能临床试验管理系统其实就可以理解为是一种更加智能，且集成功能更多的EDC系统。 （1）智能费用预算 目前，随着国家政策和法规的不断地完善，中国的医疗水平日益发达，许多跨国医药企业纷纷在中国建立研发中心，整个CRO和SMO市场日见繁荣，新药临床试验质量和相应的研究成本也越来越高。因此，在保证新药临床试验顺利开展的前提下，如何切实有效地进行成本费用预算，就成为项目计划的一项核心内容。而一份合理的费用预算，离不开对整个临床试验设计的通盘考虑，因为不论是临床试验的目的，还是设计原则或者设计要点，都会对整个项目预算产生影响，进而影响到临床试验的实施、进度和质量。［2］ 下图显示临床研究费用主要影响因素
［3］备注：红色三角代表有显著统计差异变量 小编认为智能预算系统应包括自动计算、自动抓取与预测缺失数据、高风险变量提示等。自动计算就是输入一些基础的数据，例如受试者数量，每个受试者平均药品成本，护理成本，试验持续时间等，系统会自动帮你算出整体试验大体需要的费用；缺失数据自动抓取与预测，就是一些可变成本，目前申办方本身也无法确定，那么系统自动根据市场行情和过往历史记录给出一个预测值；最后对于试验中的一些变动可能性很大，且变动对成本影响较大的项目提前给出预警，且一旦此项目真实发上变动，将自动对最终成本进行修正。个人觉得这几点可以更好的帮助申办方对试验的成本有一个全局的把控。 （2）智能受试者招募 病历是病人在医院诊断治疗全过程的原始记录，它包含有首页、病程记录、检查检验结果、医嘱、手术记录、护理记录等等。电子病历不仅指静态病历信息，还包括提供的相关服务。是以电子化方式管理的有关个人终生健康状态和医疗保健行为的信息，涉及病人信息的采集、存储、传输、处理和利用的所有过程信息。目前我国在这方面还没有一个统一的标准，各医院间各研究机构间信息的共享也未能很好的开展，这其中涉及到的私人信息安全问题目前也没有一个很好的解决方案。在数字化医疗趋势的大潮下，一个标准化的国家层面的安全可访问的电子病例数据库是必然会被建立的，这可以帮助医生更好的跟踪患者的情况，研究机构有更好的数据源进行分析。同样对于临床试验患者招募过程来说，有了这样的一个数据库，再加上智能匹配患者的算法，便可以简单高效的在全国范围内快速找寻到合适的受试者，并匹配给其最方便获取医疗服务的医疗机构，快速开展临床试验。 （3）智能实时数据采集 如前文所说，随着微型芯片，传感器技术的不断提升，我们将会看到越来越多的可穿戴设备的出现。小编最近就曾看到来自香港理工大学的实时眼内压监测隐形眼镜，以及清华研究院的夜间实时监测男性勃起功能障碍皮肤贴等。
日后的趋势便是原来不连续时间点的检测数据将会向连续实时监测数据转变，定点检查将会向移动便携转变。这些产生的数据流如何标准化，如何有效及时的被数据采集系统收集，并在传输过程中做好加密工作是我们现在系统仍需改善的几个方向。 （4）智能不良事件风险预警 众所周知，临床试验中我们最不希望看到不良事件的发生，一个极其严重的药害事故，甚至可以直接导至整个试验的失败。我国要求：研究者在发现严重不良事件后应立即采取相应的救护措施，并24小时内将初步报告递交给CRO公司，CRO公司根据自己的专业知识在短时间内进一步与研究者和申办方沟通并生成更完整具体的报告SAE报告，并在一定时间内递交药管机构［5］。但是这些都是事后的管理与补救措施，大数据时代我们应在如何有效预测和避免此类事故的发生上投入更多的精力。例如利用受试者更多的实时体征数据与同类试验中曾发生事故的受试者的相关体征数据进行比对，对受试者的异常体征及其将会导至的严重事故进行预测，提前警示研究人员和CRO公司，方便医护人员及时对相关受试者加强监护或采取救护措施。 （5）智能报告生成及比对 一个临床试验中，CRC和CRA要完成大量的报告，这个过程往往极其繁琐和费时，在数据的完整性、准确性和真实性上也常常被人所诟病。例如病例报告表（CRF），严重不良事件报告表（SAE），临床试验总结报告等都是需要CRC和CRA花大量精力去填写和检查的。未来的智能临床管理系统应该对于这些标准化的报告具有自动生成的功能，这将极大的提高CRC和CRA的工作效率，增强报告中数据的完整性与真实性，并降低申办方的行政管理成本。 （1）信息标准化问题 国内电子病历研发厂商较多，一类为专业做电子病历的企业，其特点是专注与病历的结构化应用，但临床系统功能不够全面，一体化应用效果较差;另一类为综合性厂商，包括金蝶医疗、东软等在内，综合性厂商都是将电子病历纳入数字化医院解决方案的范畴内，其特点是临床系统功能全面，一体化应用效果较好。国内电子病历研发厂商如曼荼罗、嘉和美康、安博维、金仕达卫宁、用友、金蝶、易讯、万达信息、联合软件、南京海泰、东软等。目前我国各地区使用的电子病历系统多种多样，各种患者体征监测设备产生的数据也是各不相同，谁将来牵头推动此类系统和数据的标准化，推动的成效和速度又如何目前都不得而知。 （2）个人健康数据共享壁垒 当然就算解决了信息标准化的问题，如何安全有效的共享这类个人健康信息又将对我们的信息安全和立法是一个很大的考验。当前国内医院使用电子信息系统主要用来电子贮存、查询、统计、数据交换等管理，区域性病历数据交换和共享仍是面临很大挑战。这个挑战个人认为主要包含三点：首先便是如何在共享这类健康信息的同时又很好的保护好信息提供者身份，简单来说就是健康信息与身份信息的分离；再来就是法律层面，一旦发生信息泄漏或非法利用此类信息，有没有完备的法律可依，帮助受害人维护自身的权利；最后便是商业模式上，如何让这类信息给信息提供方带来合法的收入，并促进信息的共享，便于临床研究更好的开展。 （3）从业人员的专业技能与素质 当然一个新系统的上线，是否能发挥其应有的功能，提高临床试验的整体效率，其中一个很重要的因素就是目前的一线从业人员是否真的能很好的适应这套系统,并将这套系统很好的推广到各个医院和受试者，让这套系统真正的发挥作用。就目前来看,我们的一线CRC的专业技能和团队素质可能还要进一步提升。 （如想了解更多项目信息可与小编联系） （1） LindHealth
LindHealth是一家位于波士顿的专注于人工智能受试者招募的初创公司，成立于2017年初，公司的主要成员来自于Harvard和MIT，兼有医药和计算机数据科学背景。目前已获种子轮融资，预计将会在2018年初将这套智能系统在麻省总医院进行试运行。 （2） Memora Health
MemoraHealth是一家位于波士顿的致力于提供临床医护管理系统开发的初创公司，公司主要成员来自HMS,负责软件和系统开发的成员主要来自google和apple等知名公司。目前这套系统主要可以智能的全时段提醒和回答患者问题，记录并追踪患者健康信息，提高患者的满意度等功能。现在已经和多家医疗机构达成合作，多数参与测试的患者对系统的满意度较高。 参考来源： ［1］浙江省人民医院机构文件 ［2］许丽斌. "新药临床试验设计 “之于” 费用预算." 医学信息: 上旬刊 23.21(2010): 3950-3951. ［3］Martin, Linda, et al. "How much do clinical trials cost?" Nature Reviews Drug Discovery 16.6 (2017): 381-382. ［4］中国智能可穿戴设备市场专题研究报告2015－易观智库 ［5］《药品注册管理办法》（28号令，2007年10月1日施行 |
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