近日，在第29届CSCO学术年会智慧医疗专场上，AI协同临床试验患者领航员职业认证体系启动建设，肺结节AI患者领航员同期发布；专场同时宣布，CSCO智慧医疗专家委员会将发起制订《肿瘤临床试验潜在参与者导航中国专家共识》。

　　受试者招募是临床研究的“老大难”。患者导航（Patient Navigation），是指由专业人员帮助患者消除从异常征象发现到完成诊疗过程中的各类障碍、使其及时获得所需医疗服务的支持性角色。这一机制把传统招募的次序倒了过来：传统模式在完成研究中心布点之后才开始寻找受试者，领航模式在患者第一次出现在医疗系统中时就开始了。

　　不过，在人力筛选接近极限的当下，如何让临床试验主动走向患者，更快地发现更匹配的受试者，成为极大的挑战。AI技术的进步，带来了新的希望——“AI领航员”，它既指在后台筛查患者的AI系统，也指经过培训、驻院值守的领航员——人与系统协同，构成“AI协同患者领航”。

　　北京大学肿瘤医院国家药物临床试验机构办公室主任江旻指出，AI改变的是这个岗位的成本结构——信息的搜寻、匹配与梳理由AI完成，领航员专注于沟通、科普与辅助理解，岗位由此得以通过业务闭环扎根于诊疗路径，无需医保或医院的额外投入。

　　据介绍，零氪科技与北京大学肿瘤医院、广州医科大学附属第一医院等机构合作建设AI患者领航运营体系，该体系由三部分组成：一是 AI引擎，在后台持续识别潜在受试者，匹配试验，提醒随访节点，记录每一次互动； 二是驻院领航团队，经过培训认证的领航员常驻院内，用患者听得懂的话介绍试验信息，陪着患者从“暂时不符合”走到“可以考虑”；三是运营规范，按行业共识设定职责边界、伦理与隐私要求、质控和审计标准，每一次沟通都有记录、可以审计。

　　支撑这套体系运转的，是零氪科技的AI技术与数据底座——真实世界数据治理与医学AI应用能力，其牵头建设的“AI驱动的药物临床试验创新技术”北京市重点实验室于2026年7月揭牌，受试者招募加速正是实验室首批启动的攻关场景。

　　广州医科大学附属第一医院副院长梁文华教授指出，受试者筛选的瓶颈直接关系研究型医院的核心竞争力。项目多、入排条件繁杂，医生难以全面掌握，合适的患者被大量遗漏，推荐入组后匹配成功率低。“资源错配，拖慢的是医院乃至学科的发展速度。”

　　他们与零氪科技建立联合攻关团队，开发针对肺癌、慢阻肺等重大呼吸疾病的特色化招募模型，并针对数据提取与匹配逻辑进行了多轮迭代优化。AI负责后台筛查与匹配，领航员负责沟通与跟进，是否入组仍由研究团队按方案判断——领航员把准备好的患者交到研究团队手中，入组决定权始终在研究团队。梁文华期待它常态化运行，“把医院的病源流量，转化为赋能众多合作申办方和医院科研项目的推动力”。

　　梁文华介绍，团队前期还基于图像多模态深度学习模型，开发了多种AI领航员系统，实现了不同层面的后台无感筛查——无需医生主动调用，解决临床试验招募、肺结节院内机会性筛查、肺癌基因检测预筛等场景中原有模式无法解决的断点问题。

　　“AI领航员不仅是医生的助手，更像一个24小时无休的大管家，既为患者找到出路，也为医生管好病人，是整个医疗服务的领航员。”梁文华说。

　　一项新岗位要立得住，要有标准。《肿瘤临床试验潜在参与者导航中国专家共识》将为这一岗位的角色定位、专业边界与执业要求提供行业规范；“AI协同临床试验患者领航员职业认证体系”由行业多方共同发起，课程围绕法规、沟通、疾病知识与伦理合规等构建。

　　“专家共识的制定，将为药物研发补上‘最后一公里’的行业规范：让患者更顺利地找到合适的试验，也让试验更高效地找到合适的患者——这是提升临床试验整体效率和质量的基础性工程。在AI深度介入临床研究的今天，用指南共识界定‘AI＋人’各自的职责边界，既是效率问题，更是合规与伦理问题。”CSCO智慧医疗专家委员会主任委员、华中科技大学同济医学院附属协和医院伍钢教授表示。

　　从发布到标准，从系统到岗位，这条路径始终指向同一处——让试验与符合条件的患者彼此“看见”。当彼此看见成为常态，受试者招募这个多年的“老大难”，也有望迎来真正的改观。

　　“AI领航员计划的终极目标，是在大数据时代充分发挥AI的无感筛查能力，让每一个患者都及时得到最优化的诊疗服务。”梁文华说。（光明日报全媒体记者陈海波）