<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>臨牀試驗數據管理者必須為在流程中使用人工智能做好準備。圖片來源：Shutterstock。</p>
<p>人工智能在臨牀試驗中有潛力提供更快的洞察、更高的效率和更好的數據質量。這種轉變在電子數據採集（EDC）中尤為明顯，新一代人工智能工具正在簡化傳統上需要大量人工監督的流程。然而，儘管勢頭強勁，臨牀行業的採用速度仍然緩慢或不均勻。</p>
<h2>在風險規避行業中緩慢的人工智能採用</h2>
<p>臨牀試驗操作始終優先考慮可靠性、合規性和可審計性。因此，該行業在採用新技術方面歷來謹慎，許多組織更傾向於使用經過驗證和熟悉的系統，即使較新的解決方案顯然提供了效率提升。</p>
<p>人工智能創新的速度比以往任何時候都快，而這種謹慎可能會阻礙組織的發展。臨牀試驗變得越來越複雜、去中心化和數據密集，團隊面臨着在資源有限的情況下做更多工作的壓力。人工智能通過自動化常規任務、快速識別數據異常並在整個研究生命週期中支持更智能的決策，提供了潛在的解決方案。</p>
<p>儘管許多數據管理者對人工智能表示興趣，但他們仍然不確定它如何適應經過驗證的臨牀環境以及在既定的、通常是僵化的流程中。擔憂包括監管接受度以及人工智能工具是否會引入新的風險。</p>
<p>另一個障礙是採用率。儘管關於人工智能的討論很多，但只有少數供應商提供真正有影響力的人工智能功能。技術供應商所做的空洞承諾讓行業對人工智能何時真正能帶來改變感到困惑。</p>
<h2>支持臨牀試驗中成功的人工智能採用</h2>
<p>人工智能功能可以對流程產生積極影響，為臨牀團隊節省大量時間和成本。</p>
<p>在下一波人工智能功能到來之前，合同研究組織（CRO）和贊助商應投資於變更管理，並準備重新定義數據管理者和臨牀數據管理流程的角色。以人工智能自動化的 EDC 設置為例，數據管理者必須適應在兩天內而不是十週或更長時間內設置 EDC。</p>
<p>在這個過程中，數據管理者的角色應進行評估，特別是如果他們從執行者轉變為驗證者。還需要考慮其他影響，以瞭解變化將如何影響其他流程和利益相關者。</p>
<p>CRScube 通過將人工智能納入其軟件開發流程經歷了重大轉型。該公司強調實際實施，建議人工智能能力可以集成到現有的 EDC 和臨牀數據管理框架中，而不需要組織徹底改革現有流程。</p>
<p>這降低了採用風險，同時使團隊能夠在提供最大運營價值的領域受益於自動化。在一個早期負面體驗可能延遲採用的行業中，這種有針對性的方法對於建立長期信心至關重要。</p>
<p>展望未來，EDC 中的人工智能採用可能會遵循熟悉的技術曲線。早期採用者將繼續嘗試先進的用例，如預測性現場績效分析和自動化協議偏差檢測。與此同時，更廣泛的行業將專注於支持即時運營挑戰的實際、經過驗證的應用。</p>
<p>然而，使用經過驗證的解決方案和精確用例的組織將能夠解鎖顯著優勢，並運行更高效的臨牀試驗。</p>
<p><strong><em>要了解更多關於 CRScube 的有針對性、專門構建的人工智能方法所帶來的效率，請下載下面的文檔或註冊即將舉行的網絡研討會。</em></strong></p>

<p>AI 正在改變臨牀數據管理，特別是在電子數據採集（EDC）方面，但由於行業的謹慎性，採用速度仍然緩慢。數據管理者對 AI 表示興趣，但對其在驗證環境中的整合感到不確定。主要擔憂包括監管接受度和新技術的風險。成功的 AI 採用需要變革管理和重新定義數據管理者的角色。像 CRScube 這樣的公司正在將 AI 整合到現有框架中，以降低風險並提高效率。未來，EDC 中的 AI 可能會看到早期採用者探索先進的應用案例，而更廣泛的行業則專注於實際應用</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>臨牀試驗數據管理者必須為在流程中使用人工智能做好準備。圖片來源：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>人工智能在臨牀試驗中有潛力提供更快的洞察、更高的效率和更好的數據質量。這種轉變在電子數據採集（EDC）中尤為明顯，新一代人工智能工具正在簡化傳統上需要大量人工監督的流程。然而，儘管勢頭強勁，臨牀行業的採用速度仍然緩慢或不均勻。</p>
</div><h2>Slow AI adoption in a risk-averse industry</h2>
<div class="lb-trans"><h2>在風險規避行業中緩慢的人工智能採用</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>臨牀試驗操作始終優先考慮可靠性、合規性和可審計性。因此，該行業在採用新技術方面歷來謹慎，許多組織更傾向於使用經過驗證和熟悉的系統，即使較新的解決方案顯然提供了效率提升。</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>人工智能創新的速度比以往任何時候都快，而這種謹慎可能會阻礙組織的發展。臨牀試驗變得越來越複雜、去中心化和數據密集，團隊面臨着在資源有限的情況下做更多工作的壓力。人工智能通過自動化常規任務、快速識別數據異常並在整個研究生命週期中支持更智能的決策，提供了潛在的解決方案。</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>儘管許多數據管理者對人工智能表示興趣，但他們仍然不確定它如何適應經過驗證的臨牀環境以及在既定的、通常是僵化的流程中。擔憂包括監管接受度以及人工智能工具是否會引入新的風險。</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>另一個障礙是採用率。儘管關於人工智能的討論很多，但只有少數供應商提供真正有影響力的人工智能功能。技術供應商所做的空洞承諾讓行業對人工智能何時真正能帶來改變感到困惑。</p>
</div><h2>Supporting successful AI adoption in clinical trials</h2>
<div class="lb-trans"><h2>支持臨牀試驗中成功的人工智能採用</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>人工智能功能可以對流程產生積極影響，為臨牀團隊節省大量時間和成本。</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來之前，合同研究組織（CRO）和贊助商應投資於變更管理，並準備重新定義數據管理者和臨牀數據管理流程的角色。以人工智能自動化的 EDC 設置為例，數據管理者必須適應在兩天內而不是十週或更長時間內設置 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>在這個過程中，數據管理者的角色應進行評估，特別是如果他們從執行者轉變為驗證者。還需要考慮其他影響，以瞭解變化將如何影響其他流程和利益相關者。</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 通過將人工智能納入其軟件開發流程經歷了重大轉型。該公司強調實際實施，建議人工智能能力可以集成到現有的 EDC 和臨牀數據管理框架中，而不需要組織徹底改革現有流程。</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>這降低了採用風險，同時使團隊能夠在提供最大運營價值的領域受益於自動化。在一個早期負面體驗可能延遲採用的行業中，這種有針對性的方法對於建立長期信心至關重要。</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>展望未來，EDC 中的人工智能採用可能會遵循熟悉的技術曲線。早期採用者將繼續嘗試先進的用例，如預測性現場績效分析和自動化協議偏差檢測。與此同時，更廣泛的行業將專注於支持即時運營挑戰的實際、經過驗證的應用。</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，使用經過驗證的解決方案和精確用例的組織將能夠解鎖顯著優勢，並運行更高效的臨牀試驗。</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>要了解更多關於 CRScube 的有針對性、專門構建的人工智能方法所帶來的效率，請下載下面的文檔或註冊即將舉行的網絡研討會。</em></strong></p>
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臨牀試驗中，數據管理人員是否已準備好在電子數據採集（EDC）中使用人工智能？