人工智能在临床试验中的应用挑战
作 者：
石磊磊
摘 要：
探讨人工智能在临床试验中的应用挑战，分析其面临的数据质量、模型透明度和技术整合等问题，提出相应的解决方案。通过对人工智能技术在临床试验中的应用现状及其面临的挑战进行系统梳理，同时结合当前技术发展趋势，分析其潜在问题。结果表明，数据质量的不一致性、模型的“黑箱”特性以及 AI 技术与传统临床流程的整合难题，均是制约人工智能在临床试验中广泛应用的主要挑战。改进数据标准化管理、提升 AI 模型的可解释性，并加强技术与现有流程的融合，能够有效缓解这些问题。
来 源：
《信息产业报道》 2025-09