# ИИ-набор пациентов для клинических испытаний ПО машинного обучения, сканирующее структурированные и неструктурированные электронные медицинские карты для выявления пациентов, соответствующих критериям включения в клиническое испытание, и оценивающее кандидатов-центры испытаний по актуальным данным о популяции, заменяя ручной просмотр карт, который сделал набор пациентов главным узким местом ещё до начала испытания. Source: https://bioecon.ru/technology/ai-clinical-trial-patient-recruitment/ Updated: 2026-08-18 ## Обзор и цепочка создания стоимости Markers: [EC: AI-based matching of patients to clinical trials and data-driven trial site selection | OECD: Biopharmaceutical clinical development | Regulator: FDA (US), EMA (EU)] Платформы ИИ-набора пациентов для клинических испытаний сканируют структурированные и неструктурированные данные электронных медицинских карт для выявления пациентов, соответствующих критериям включения в испытание, заменяя часы ручного просмотра карт персоналом клинических исследований. Deep 6 AI оптимизирует выбор центров для клинических испытаний, позволяя спонсорам основывать выбор центра на актуальных данных о популяции и скрининге, а не только на исторических показателях эффективности центра. TriNetX представила разговорный интерфейс ИИ и расширенные возможности API в январе 2026 года, успешно снизив затраты и сроки испытаний в рамках улучшений платформы, призванных демократизировать аналитику клинических исследований. Antidote.me от Antidote Technologies предлагает ИИ-сопоставление клинических испытаний для врачей по корпоративной модели оплаты за результат, напрямую связывая пациентов с исследованиями через направляющих клиницистов. ПО Mendel.ai призвано экономить время медсестёр на предварительном скрининге, а академическое исследование сквозных систем рекомендаций испытаний на основе ИИ (TrialMatchAI, опубликовано в Nature Communications в 2026 году) прямо описывает набор пациентов как главное узкое место, требующее масштабируемых автоматизированных решений — именно ту проблему, для решения которой существует вся эта категория поставщиков. ИИ-нативное решение Paradigm Health увеличило пропускную способность скрининга на 41% в рамках партнёрства в августе 2026 года с Ochsner Health, расширяющего доступ к клиническим испытаниям по всему региону Gulf South США, а компания отдельно представила официальный ответ на запрос информации FDA по инициативе клинических испытаний в реальном времени. Ключевые направления ИИ-набора пациентов для клинических испытаний: 1. **Сопоставление соответствия критериям на основе ЭМК:** сканирование структурированных и неструктурированных записей пациентов для автоматического выявления кандидатов, соответствующих конкретным критериям включения в испытание. 2. **Выбор центра на основе данных:** оценка кандидатов-центров испытаний по актуальным данным о популяции пациентов и скрининге, а не только на основе исторического показателя набора центра. 3. **Интерфейсы сопоставления для врачей и пациентов:** разговорный ИИ и инструменты направления, связывающие врачей и пациентов напрямую с релевантными открытыми испытаниями. 4. **Расширение пропускной способности скрининга в медицинских системах:** развёртывание ИИ-нативного скрининга непосредственно в рабочих процессах медицинской системы для расширения популяции, которую можно проверить на соответствие критериям испытания. ### Отраслевая цепочка создания стоимости ``` [Доступ к данным ЭМК и структурирование] ──> [ИИ-сопоставление соответствия критериям] ──> [Шорт-лист кандидатов-пациентов] │ (Оценка выбора центра) │ [Включение пациента] <──── [Обращение к врачу/пациенту] <─── [Связь с направляющим клиницистом] ``` ### Уровни цепочки создания стоимости | Level | Description | Key inputs/outputs | |:---|:---|:---| | **Доступ к данным ЭМК и структурирование** | Доступ к структурированным и неструктурированным данным записей пациентов медицинской системы и их структурирование для анализа. | **Вход:** Сырые данные ЭМК.
**Выход:** Структурированные, анализируемые данные пациентов. | | **ИИ-сопоставление соответствия критериям** | Применение моделей ИИ для выявления пациентов, соответствующих критериям включения конкретного испытания. | **Вход:** Структурированные данные пациентов, критерии включения испытания.
**Выход:** Список подобранных кандидатов. | | **Шорт-лист кандидатов-пациентов** | Компиляция подобранных кандидатов в шорт-лист для проверки персоналом клинических исследований. | **Вход:** Список подобранных кандидатов.
**Выход:** Проверенный шорт-лист кандидатов. | | **Оценка выбора центра** | Оценка кандидатов-центров испытаний по актуальным данным о популяции и скрининге для информирования выбора центра спонсором. | **Вход:** Агрегированные данные о популяции/скрининге.
**Выход:** Оценка выбора центра. | | **Связь с направляющим клиницистом** | Связывание подобранного пациента с испытанием через направляющего врача. | **Вход:** Проверенный шорт-лист кандидатов.
**Выход:** Направление врача на испытание. | | **Включение пациента** | Завершение процесса включения для направленного, подходящего пациента. | **Вход:** Направление врача на испытание.
**Выход:** Включённый участник испытания. | Сквозные технологии сектора: - **ИИ-сопоставление пациентов с испытаниями:** ПО машинного обучения, сканирующее структурированные и неструктурированные данные ЭМК для выявления пациентов, соответствующих критериям включения в испытание, заменяя ручной просмотр карт. - **Аналитика выбора центров испытаний в реальном времени:** аналитика, оценивающая кандидатов-центров испытаний по актуальным данным о популяции пациентов и скрининге, позволяющая спонсору выбирать центры с высокой вероятностью быстрого набора. --- ## США США — родина ведущих поставщиков ИИ-набора пациентов, у нескольких из которых есть прямые развёртывания в медицинских системах и улучшения платформ 2026 года. ### Оптимизация выбора центров Deep 6 AI, разговорный ИИ TriNetX, рост пропускной способности скрининга на 41% у Paradigm Health - **Deep 6 AI:** оптимизирует выбор центров клинических испытаний, используя актуальные данные о популяции и скрининге, а не только исторические показатели эффективности центра. - **TriNetX:** представила разговорный интерфейс ИИ и расширенные возможности API в январе 2026 года, снизив затраты и сроки испытаний в рамках более широких усилий по демократизации аналитики клинических исследований. - **Antidote Technologies:** её платформа Antidote.me предлагает ИИ-сопоставление клинических испытаний для врачей по корпоративной модели оплаты за результат. - **Mendel.ai:** её ПО призвано экономить время медсестёр на предварительном скрининге, применяя ИИ напрямую к узкому месту набора, которое академические исследования определили как центральное ограничение отрасли. - **Paradigm Health:** партнёрство в августе 2026 года с Ochsner Health увеличило пропускную способность скрининга на 41% по всему региону Gulf South США, а компания официально ответила на запрос информации FDA по инициативе клинических испытаний в реальном времени. --- ## КНР Китай представлен качественно, а не через живой скрининг китайского вендора: кандидаты-китайские фирмы ИИ-набора пациентов, найденные при этом скрининге, дали только общие отчёты о рыночных исследованиях и академические комментарии, а не подтверждённого поимённо вендора, поэтому ниже не приведена ни одна китайская компания. ### Нет подтверждённого поимённого отечественного поставщика; освещение рынка описывает категорию, не называя лидера - **Освещение рынка без названного лидера:** источники на китайском языке подробно описывают рост и тренды рынка ИИ-набора пациентов для клинических испытаний, но этот скрининг не выявил конкретного поставщика со штаб-квартирой в Китае, подтверждённого поимённо живым источником 2026 года. - **Внутренний разрыв:** ни одна платформа ИИ-набора пациентов со штаб-квартирой в Китае, подтверждённая поимённо, не была найдена в этом скрининге. --- ## ЕС Ни один поставщик со штаб-квартирой в ЕС не прошёл порог подтверждения в этом скрининге отдельно от уже приведённых платформ со штаб-квартирой в США; европейских спонсоров испытаний и медицинские системы обслуживают те же глобальные поставщики, перечисленные выше. ### Обслуживаются теми же глобальными платформами, а не отдельным специалистом со штаб-квартирой в ЕС - **Развёртывание глобальных платформ в ЕС:** перечисленные выше поставщики напрямую обслуживают спонсоров клинических испытаний и медицинские системы ЕС, а не через подтверждённого отдельного конкурента со штаб-квартирой в ЕС. - **Не подтверждён отдельный поставщик со штаб-квартирой в ЕС:** этот скрининг не выявил специалиста ИИ-набора пациентов со штаб-квартирой в ЕС, отличного от уже перечисленных платформ. --- ## Ведущие компании и исследовательские институты | Company / Institute | Country | Key products / platforms | Tech features | Status 2026 | |:---|:---|:---|:---|:---| | **Deep 6 AI** | 🇺🇸 США | Платформа Site Selection | Оценка центров на основе актуальных данных о популяции/скрининге | commercial | | **TriNetX** | 🇺🇸 США | Разговорный интерфейс ИИ, расширенные API | Снижение затрат и сроков испытаний (2026) | commercial | | **Antidote** | 🇺🇸 США | Antidote.me | ИИ-сопоставление для врачей, оплата за результат | commercial | | **Mendel.ai** | 🇺🇸 США | ПО предварительного скрининга Mendel.ai | Экономия времени медсестёр на предскрининге | commercial | | **Paradigm Health** | 🇺🇸 США | ИИ-нативная платформа скрининга | Рост пропускной способности скрининга на 41% у Ochsner Health | commercial | --- ## Технологический стек и инновации Технологический стек ИИ-набора пациентов для клинических испытаний сочетает доступ к данным ЭМК в масштабе с всё более разговорным и встроенным в медицинскую систему слоем ИИ: 1. **Сопоставление данных ЭМК в крупном масштабе:** - Deep 6 AI и Mendel.ai применяют ИИ напрямую к структурированным и неструктурированным данным ЭМК для выявления подходящих пациентов без ручного просмотра карт. 2. **Разговорный ИИ и расширение API:** - Разговорный интерфейс ИИ TriNetX от января 2026 года и расширенные API показывают, что категория движется к более доступным, удобным для интеграции инструментам. 3. **Развёртывание скрининга, встроенного в медицинскую систему:** - Прямое партнёрство Paradigm Health с региональной медицинской системой (Ochsner Health) демонстрирует ИИ-скрининг, развёрнутый внутри клинических рабочих процессов, а не как автономный исследовательский инструмент, дающий измеримый рост пропускной способности на 41%. --- ## Цепочки создания стоимости и производственные конвейеры ### Промышленный конвейер ИИ-набора пациентов ``` ┌───────────────────────────┐ ┌───────────────────────────┐ │ 1. Доступ к данным ЭМК и │ ───> │ 2. ИИ-сопоставление │ │ структурирование │ │ соответствия критериям │ └───────────────────────────┘ └───────────────────────────┘ │ ▼ ┌───────────────────────────┐ ┌───────────────────────────┐ │ 4. Оценка выбора центра │ <─── │ 3. Шорт-лист кандидатов- │ │ │ │ пациентов │ └───────────────────────────┘ └───────────────────────────┘ │ ▼ ┌───────────────────────────┐ ┌───────────────────────────┐ │ 5. Связь с направляющим │ ───> │ 6. Включение пациента │ │ клиницистом │ │ │ └───────────────────────────┘ └───────────────────────────┘ ``` #### Этап 1: Доступ к данным ЭМК и структурирование Платформа получает доступ к структурированным и неструктурированным данным записей пациентов медицинской системы и структурирует их для анализа ИИ. #### Этап 2: ИИ-сопоставление соответствия критериям Модели ИИ выявляют пациентов, соответствующих критериям включения конкретного испытания, на основе структурированных данных. #### Этап 3: Шорт-лист кандидатов-пациентов Подобранные кандидаты компилируются в шорт-лист для проверки персоналом клинических исследований. #### Этап 4: Оценка выбора центра Кандидаты-центры испытаний оцениваются по актуальным данным о популяции и скрининге для информирования решений спонсора о выборе центра. #### Этап 5: Связь с направляющим клиницистом Подобранный, подходящий пациент связывается с испытанием через направляющего врача. #### Этап 6: Включение пациента Завершается процесс включения для направленного, подходящего пациента, замыкая цепочку от данных ЭМК до включённого участника.