国内首个患者智能匹配专利技术正式落地了。近期，北京翼帆风顺医药科技有限公司搞出了一套智能匹配技术，这个公司就是水滴公司旗下的。这套技术拿到了国家发明专利，叫“临床药物试验患者的匹配方法、装置及计算机设备”。 这之前，水滴公司就搞了个叫“水滴水守”的大模型，直接把整个业务的效率都给提上去了。这回新的专利技术，用深度神经网络和自然语言处理技术混到一块去了，就把传统的临床药物试验患者招募那点事儿都给搞定了，也就是工作量大、效率低、容易出错这几个毛病都治好了。水滴公司在行业里最早用AI大模型了，一年给研发砸进3亿元钱，现在手头已经攒了100多项专利。之前搞的那个“水滴水守”，已经成了业务的核心，产品创新和用户服务都离不开它。 临床药物试验是新药上市的关键一步，精准找到符合条件的患者是顺利推进试验的前提。以前那种模式下，条件和病历都是非结构化文本描述的，还得人工一个个比对分析，不光费时间还容易出错。 数据显示超过80%的试验都因为招人慢卡住了。这次的智能匹配技术就想出来一个招：“数值匹配+语义嵌入匹配”双管齐下。 系统先把患者信息拆开成数值类的（比如年龄、化验）和就诊类的（比如病史）；然后把入排条件也拆开成数值和描述；再把数值信息变成“数值-单位-含义”的三元组来比对；对于非结构化信息用独热编码和BERT模型来处理；最后把这两个结果结合起来给出结论。 跟以前比起来，这技术有三大好处： 第一个是速度快了300%，以前几天才能干完的活儿现在几分钟就能搞定。 第二个是精度高了92%，因为是端到端的训练，不像以前分词什么的容易出错。 第三个是适用范围广了，病历格式不一样或者描述不一样都能搞定。 翼帆医药的负责人说，这个技术不光能帮药企省时间省人力成本，还能让有需要的患者赶紧对接上优质的试验资源。 目前已经有多家三甲医院和药企在试点用这个技术了。帮好几百例患者找到合适的试验项目，不少创新药的试验项目都提前3到6个月把人招齐了。 以后团队还要继续优化模型，多搞点功能出来比如多语种支持或者罕见病匹配这些。 翼帆医药就是水滴公司下面的一个数字化平台专门用来做临床试验患者招募的。 它利用水滴公司庞大的患者群和AI能力来解决临床招募慢和匹配难的问题。 帮国内外大药企提高研发效率就是它的目标。