使用Citiline PatientMatch实现患者招募的精确性

Citeline PatientMatch 是一款基于 AI 和真实世界数据（RWD）的患者招募解决方案，旨在帮助申办方在患者早期治疗阶段精准识别符合研究方案的合格患者，从而加速招募进程并减轻研究中心的负担。

核心功能与优势

1. 多源数据融合：整合医疗和药事理赔、实验室结果、电子健康记录（EHR）数据以及经自然语言处理（NLP）分析的临床记录，实现更精准的患者匹配。
2. 深度临床信号识别：通过 NLP 技术解析非结构化临床文本（如病理报告、医生笔记），识别传统编码（如 ICD-10）无法覆盖的潜在符合条件的患者，特别适用于复杂、生物标志物驱动、罕见病和肿瘤学方案。
3. 实时监测与触达：基于定制算法持续监控 RWD，当患者行为与方案匹配时，向 Principal Investigator（PI）、合作医疗机构及关联医生推送分类精准的提醒，包含去识别化的可操作信息。
4. 透明化管理：提供实时数据看板，展示提醒量、人口统计学特征、研究中心表现和转介进展，增强招募过程的可控性。

数据资源与覆盖范围

• 联接美国 2 亿以上医生（通过 Skipta 网络）、3 家顶级国家级参考实验室及 400 家以上医院和医疗系统。
• 每月处理超过 50 亿临床交易记录，覆盖 1.77 亿关联理赔患者和 500 亿+ 诊断检测结果。
• 支持跨 EHR 系统部署，实现全国规模招募。

预期效果

• 提前识别高合格率患者，降低筛选失败率，缩短招募周期。
• 提升研究中心参与度和招募效率，优化资源分配。

可选增强服务

• 护士主导的医生触达、诊断伙伴直连患者、OneStudyTeam 平台集成等，进一步优化招募流程。

结论
Citeline PatientMatch 通过数据整合、NLP 技术和精细化触达机制，显著提升患者招募的精准度和效率，帮助申办方实现研究目标。