随着AI技术在临床研究领域的快速发展和不断渗透， 一种端到端的数字化智能临床研究模式——E2E（eSource-to-EDC）模式开始兴起 。 E2E模式有利于降低临床协调员（CRC）在多源异构多模态的数据源（如HIS/EMR/LIS/PACS，纸质版数据）中去查找临床研究的原始数据，并进行重复性的手动数据录入模式下所必然产生的高额人力成本和时间成本，并且在患者筛选、招募效率、数据质量及研究运营效能等临床研究的关键环节价值显著，能够有效推动研究成本的降低，实现研究效率和研究数据质量（准确性、完整性和一致性）的提升。 AI重塑新药临床试验，E2E成为临研数智化转型的重要手段。
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