大模型典型应用场景尖子生——临床科研智能体AI
临床科研往往起点高、要求严，但研究的第一步却常常停留在基础的数据处理中。病例数据庞杂、来源分散，检索和清洗过程耗时费力。科研人员需要花费大量时间在整理信息上，真正用于研究设计和思考的精力被压缩。
与此同时，科研成果与临床实践之间存在距离，很多研究停留在学术层面，未能快速转化为患者受益。这些问题共同构成了医疗科研的“痛点”：数据难用、效率不足、转化缓慢。
为此，森亿智能推出的临床科研智能体AI解决方案，正是围绕这些现实问题展开。通过技术手段，把科研人员从大量重复、机械的工作中解放出来，让他们能够将更多时间放在研究的价值创造上。
在这一解决方案中，数据的整理和分析流程实现了高度自动化，原本需要几天完成的工作，如今几个小时甚至更短就能完成。科研人员只需用自然语言提出问题，系统就能完成检索、分析并给出结果。在临床科研中，这样的效率提升已经开始显现：检索速度提高了约80%，数据处理时间缩短了约75%。
更重要的是，临床科研智能体AI不仅能帮助完成现有任务，还能结合文献和实践指南，提出新的研究方向建议。这种“辅助思考”的功能，让科研不再局限于已有路径，而有机会探索更具前瞻性的课题。
这一临床科研智能体AI目前已在多家医疗机构试点应用，并且在科研立项和成果转化方面展现出积极成效。对于科研人员而言，最大的变化在于，他们不再被数据处理拖累，而是能够更快进入研究核心。
浦东新区近年来大力推动“AI+医疗”融合发展，明确提出要建设全球垂类大模型应用高地。此次发布的《典型应用场景案例集》，是对相关企业实践成果的集中展示。森亿智能凭借其技术可行性、真实场景中产生的实际价值入选。
展 望
未来，森亿智能将继续在临床科研智能化领域深耕，加快更多应用场景的落地，以务实的态度，推动医疗科研走向更高效率和更高质量的发展。