<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://www.pharmaceutical-technology.com/wp-content/uploads/sites/24/2026/03/clinical-trial-data_2499290443_edited-430x241.jpg?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://www.pharmaceutical-technology.com/wp-content/uploads/sites/24/2026/03/clinical-trial-data_2499290443_edited-430x241.jpg"/></p>
<p>临床试验数据管理者必须为在流程中使用人工智能做好准备。图片来源：Shutterstock。</p>
<p>人工智能在临床试验中有潜力提供更快的洞察、更高的效率和更好的数据质量。这种转变在电子数据采集（EDC）中尤为明显，新一代人工智能工具正在简化传统上需要大量人工监督的流程。然而，尽管势头强劲，临床行业的采用速度仍然缓慢或不均匀。</p>
<h2>在风险规避行业中缓慢的人工智能采用</h2>
<p>临床试验操作始终优先考虑可靠性、合规性和可审计性。因此，该行业在采用新技术方面历来谨慎，许多组织更倾向于使用经过验证和熟悉的系统，即使较新的解决方案显然提供了效率提升。</p>
<p>人工智能创新的速度比以往任何时候都快，而这种谨慎可能会阻碍组织的发展。临床试验变得越来越复杂、去中心化和数据密集，团队面临着在资源有限的情况下做更多工作的压力。人工智能通过自动化常规任务、快速识别数据异常并在整个研究生命周期中支持更智能的决策，提供了潜在的解决方案。</p>
<p>尽管许多数据管理者对人工智能表示兴趣，但他们仍然不确定它如何适应经过验证的临床环境以及在既定的、通常是僵化的流程中。担忧包括监管接受度以及人工智能工具是否会引入新的风险。</p>
<p>另一个障碍是采用率。尽管关于人工智能的讨论很多，但只有少数供应商提供真正有影响力的人工智能功能。技术供应商所做的空洞承诺让行业对人工智能何时真正能带来改变感到困惑。</p>
<h2>支持临床试验中成功的人工智能采用</h2>
<p>人工智能功能可以对流程产生积极影响，为临床团队节省大量时间和成本。</p>
<p>在下一波人工智能功能到来之前，合同研究组织（CRO）和赞助商应投资于变更管理，并准备重新定义数据管理者和临床数据管理流程的角色。以人工智能自动化的 EDC 设置为例，数据管理者必须适应在两天内而不是十周或更长时间内设置 EDC。</p>
<p>在这个过程中，数据管理者的角色应进行评估，特别是如果他们从执行者转变为验证者。还需要考虑其他影响，以了解变化将如何影响其他流程和利益相关者。</p>
<p>CRScube 通过将人工智能纳入其软件开发流程经历了重大转型。该公司强调实际实施，建议人工智能能力可以集成到现有的 EDC 和临床数据管理框架中，而不需要组织彻底改革现有流程。</p>
<p>这降低了采用风险，同时使团队能够在提供最大运营价值的领域受益于自动化。在一个早期负面体验可能延迟采用的行业中，这种有针对性的方法对于建立长期信心至关重要。</p>
<p>展望未来，EDC 中的人工智能采用可能会遵循熟悉的技术曲线。早期采用者将继续尝试先进的用例，如预测性现场绩效分析和自动化协议偏差检测。与此同时，更广泛的行业将专注于支持即时运营挑战的实际、经过验证的应用。</p>
<p>然而，使用经过验证的解决方案和精确用例的组织将能够解锁显著优势，并运行更高效的临床试验。</p>
<p><strong><em>要了解更多关于 CRScube 的有针对性、专门构建的人工智能方法所带来的效率，请下载下面的文档或注册即将举行的网络研讨会。</em></strong></p>

<p>AI 正在改变临床数据管理，特别是在电子数据采集（EDC）方面，但由于行业的谨慎性，采用速度仍然缓慢。数据管理者对 AI 表示兴趣，但对其在验证环境中的整合感到不确定。主要担忧包括监管接受度和新技术的风险。成功的 AI 采用需要变革管理和重新定义数据管理者的角色。像 CRScube 这样的公司正在将 AI 整合到现有框架中，以降低风险并提高效率。未来，EDC 中的 AI 可能会看到早期采用者探索先进的应用案例，而更广泛的行业则专注于实际应用</p>

<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://www.pharmaceutical-technology.com/wp-content/uploads/sites/24/2026/03/clinical-trial-data_2499290443_edited-430x241.jpg" alt="" original-src="https://www.pharmaceutical-technology.com/wp-content/uploads/sites/24/2026/03/clinical-trial-data_2499290443_edited-430x241.jpg"/></p>
<p>Clinical trial data managers must prepare for the use of AI in processes. Credit: via Shutterstock.</p>
<div class="lb-trans"><p>临床试验数据管理者必须为在流程中使用人工智能做好准备。图片来源：Shutterstock。</p>
</div><p>AI in clinical trials has the potential to offer faster insights, greater efficiency, and improved data quality. Nowhere is this transformation more evident than in electronic data capture (EDC), where new AI-enabled tools are streamlining processes that have traditionally required intensive manual oversight. However, despite the momentum, adoption across the clinical industry can be slow or uneven.</p>
<div class="lb-trans"><p>人工智能在临床试验中有潜力提供更快的洞察、更高的效率和更好的数据质量。这种转变在电子数据采集（EDC）中尤为明显，新一代人工智能工具正在简化传统上需要大量人工监督的流程。然而，尽管势头强劲，临床行业的采用速度仍然缓慢或不均匀。</p>
</div><h2>Slow AI adoption in a risk-averse industry</h2>
<div class="lb-trans"><h2>在风险规避行业中缓慢的人工智能采用</h2>
</div><p>Clinical trial operations have always prioritised reliability, regulatory compliance, and auditability. As a result, the industry has historically been cautious about adopting new technologies, with many organisations preferring proven, validated, and familiar systems, even when newer solutions offer clear efficiency gains.</p>
<div class="lb-trans"><p>临床试验操作始终优先考虑可靠性、合规性和可审计性。因此，该行业在采用新技术方面历来谨慎，许多组织更倾向于使用经过验证和熟悉的系统，即使较新的解决方案显然提供了效率提升。</p>
</div><p>AI innovation goes faster than ever before, and this caution risks holding organisations back. Clinical trials are becoming more complex, decentralised, and data-intensive, with teams under pressure to do more with fewer resources. AI offers a potential solution by automating routine tasks, identifying data anomalies faster and supporting smarter decision-making throughout the study lifecycle.</p>
<div class="lb-trans"><p>人工智能创新的速度比以往任何时候都快，而这种谨慎可能会阻碍组织的发展。临床试验变得越来越复杂、去中心化和数据密集，团队面临着在资源有限的情况下做更多工作的压力。人工智能通过自动化常规任务、快速识别数据异常并在整个研究生命周期中支持更智能的决策，提供了潜在的解决方案。</p>
</div><p>While many data managers express an interest in AI, they remain uncertain about how it fits into validated clinical environments and within established, often inflexible processes. Concerns include regulatory acceptance and whether AI tools will introduce new risks.</p>
<div class="lb-trans"><p>尽管许多数据管理者对人工智能表示兴趣，但他们仍然不确定它如何适应经过验证的临床环境以及在既定的、通常是僵化的流程中。担忧包括监管接受度以及人工智能工具是否会引入新的风险。</p>
</div><p>Another barrier is adoption rates. While there is much talk of AI, only a few vendors deliver AI-based functionalities that have a real impact. Empty promises made by technology vendors have left the industry wondering when AI will really make a difference to deliver on the hype.</p>
<div class="lb-trans"><p>另一个障碍是采用率。尽管关于人工智能的讨论很多，但只有少数供应商提供真正有影响力的人工智能功能。技术供应商所做的空洞承诺让行业对人工智能何时真正能带来改变感到困惑。</p>
</div><h2>Supporting successful AI adoption in clinical trials</h2>
<div class="lb-trans"><h2>支持临床试验中成功的人工智能采用</h2>
</div><p>AI functionalities can have a positive impact on processes and save considerable time and costs for clinical teams.</p>
<div class="lb-trans"><p>人工智能功能可以对流程产生积极影响，为临床团队节省大量时间和成本。</p>
</div><p>Ahead of the next wave of AI functionalities, CROs and sponsors should invest in change management and be ready to redefine the role of data managers and clinical data management processes. With an AI-automated EDC setup as an example, it is imperative that data managers adapt to being able to set up EDC in two days instead of ten weeks or longer.</p>
<div class="lb-trans"><p>在下一波人工智能功能到来之前，合同研究组织（CRO）和赞助商应投资于变更管理，并准备重新定义数据管理者和临床数据管理流程的角色。以人工智能自动化的 EDC 设置为例，数据管理者必须适应在两天内而不是十周或更长时间内设置 EDC。</p>
</div><p>The role of the data manager in this process should be evaluated, particularly if they transition from executor to validator. Other impacts need to be considered for how changes will affect other processes and stakeholders.</p>
<div class="lb-trans"><p>在这个过程中，数据管理者的角色应进行评估，特别是如果他们从执行者转变为验证者。还需要考虑其他影响，以了解变化将如何影响其他流程和利益相关者。</p>
</div><p>CRScube has undergone a significant transformation by evolving its software development processes to incorporate AI. The company emphasises practical implementation, suggesting that AI capabilities can be integrated into existing EDC and clinical data management frameworks rather than requiring organisations to overhaul existing processes.</p>
<div class="lb-trans"><p>CRScube 通过将人工智能纳入其软件开发流程经历了重大转型。该公司强调实际实施，建议人工智能能力可以集成到现有的 EDC 和临床数据管理框架中，而不需要组织彻底改革现有流程。</p>
</div><p>This reduces adoption risk while enabling teams to benefit from automation in areas where it delivers the most operational value. In an industry where early negative experiences with AI can delay adoption, this targeted approach is critical to building long-term confidence.</p>
<div class="lb-trans"><p>这降低了采用风险，同时使团队能够在提供最大运营价值的领域受益于自动化。在一个早期负面体验可能延迟采用的行业中，这种有针对性的方法对于建立长期信心至关重要。</p>
</div><p>Looking ahead, AI adoption in EDC is likely to follow a familiar technology curve. Early adopters will continue to experiment with advanced use cases such as predictive site performance analytics and automated protocol deviation detection. Meanwhile, the broader industry will focus on practical, validated applications that support immediate operational challenges.</p>
<div class="lb-trans"><p>展望未来，EDC 中的人工智能采用可能会遵循熟悉的技术曲线。早期采用者将继续尝试先进的用例，如预测性现场绩效分析和自动化协议偏差检测。与此同时，更广泛的行业将专注于支持即时运营挑战的实际、经过验证的应用。</p>
</div><p>However, those using proven solutions with precise use cases stand to unlock significant advantages and run significantly more efficient clinical trials.</p>
<div class="lb-trans"><p>然而，使用经过验证的解决方案和精确用例的组织将能够解锁显著优势，并运行更高效的临床试验。</p>
</div><p><strong><em>To find out more about the efficiencies enabled by CRScube’s targeted, purpose-built AI approach, download the document below or register for the upcoming webinar.</em></strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong><em>要了解更多关于 CRScube 的有针对性、专门构建的人工智能方法所带来的效率，请下载下面的文档或注册即将举行的网络研讨会。</em></strong></p>
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临床试验中，数据管理人员是否已准备好在电子数据采集（EDC）中使用人工智能？