返回六大入口TrialMind iAgent™GCP 主任版

UNIFIED QUALITY · 02 / 06

引擎已上线 · L1

从抽几个点,到查每一个已接入数据点

把方案规则解析为可评审的全景树和原子条件,让不同项目、科室与研究者共用同一套确定性判定口径。

从真实问题开始
获批方案入排全景树
DP1具体值DP2值单位DP3值来源DP4事件时间

独立判定 · 独立留痕 · 人工确认

HOW TO READ

这张图想说明什么?

  1. 输入

    获批方案、规则版本与已授权接入数据

  2. 系统处理

    拆解条件树,并对 DP1–DP4 分别检查

  3. 可见输出

    异常定位到项目、条件、数据来源和责任节点

  4. 人工边界

    规则审批、医学判断与异常闭环由授权团队完成

核心含义:规则先于判定存在、先被评审;全院项目共用同一套引擎,口径先统一,判定后发生。

图示仅为示意;图中数值、时间与状态均为去标识化模拟数据,不构成真实项目验证结论。

01痛点项目越多,抽查盲区越大;人员越多,执行口径越容易分叉
02根因判定规则分散在个人经验和纸质流程中,颗粒度停留在项目或病例层级;规则不可评审、不可复现,也难以持续执行。
03解决一树 · 条件全景
04证据原子条件四维
05边界HITL · 人工确认
01 · 痛点与根因

先说清楚,问题为什么一直存在

正在发生的真实场景

项目越多,抽查盲区越大;人员越多,执行口径越容易分叉

几十个项目 × 几十位 PI × 十几个科室并行,入排与 AE 判定依赖个人经验。质控只能抽几个项目、几份病例,最担心的恰恰是没有抽到的部分。

机制层根因

不是团队不努力,是缺少系统化底座

判定规则分散在个人经验和纸质流程中,颗粒度停留在项目或病例层级;规则不可评审、不可复现,也难以持续执行。

02 · TrialMind 如何解决

讲清“怎么做”,也展示“能看到什么”

点击能力,查看处理逻辑、可见输出和技术阶段。

ACTIVE CAPABILITY · 01

一树 · 条件全景

把 AND / OR / NOT、时间窗、刚性属性与例外条款展开成一棵可评审、可版本化的入排全景树。

可见输出一屏呈现复杂方案逻辑

信息特征规则先于判定存在、先被评审;全院项目共用同一套引擎,口径先统一,判定后发生。

架构事实对照

为什么确定性白箱更适合质控与迎检

只比较与 GCP 主任决策直接相关的架构维度,不评价第三方产品优劣。

维度主流 LLM 常见形态候选检索 / 队列平台常见形态TrialMind iAgent™
判定粒度文档 / 记录级整体输出字段检索或队列画像原子条件 DP1–DP4 数据点级
溯源机制通常不提供判定级证据链字段来源可查,视具体实现产生来源 + 存储来源交叉验证
确定性概率生成,需额外控制一致性规则 / 统计方式,因产品而异规则 + oneMKE 的 L1 确定性计算
可解释性解释通常由模型生成结果可解释程度因实现而异数据点 → 条件 → 结论逐层保留
GCP 场景常用于信息辅助或研究验证常用于候选检索与队列分析面向判定留痕、质控与迎检证据
数据边界取决于部署和调用方式取决于具体部署模式客户授权范围、客户环境内处理

对照基于公开架构描述与内部实现说明;不同产品实现和使用场景不可直接横比,内部评测不等同临床验证结论。

03 · 价值证据

数字、口径、条件与状态同时出现

目标值、业务测算、架构特性与已上线能力严格区分。

01DP1–DP4

原子条件四维

值 · 单位 · 来源 · 时间

已上线能力
022000+

肿瘤项目观测数据点口径

口径=肿瘤方案单参与者可观测数据点量级,多域覆盖、按项目配置;性质=场景口径,非统计实测值,未纳入《量化指标统一口径 V1.0》六项指标;实际范围以院内接入与方案配置为准

场景口径
03≥99.5%

规则引擎一致率目标

口径=规则引擎判定 vs 金标准逐条比对一致率(Cohen's Kappa 待达成后附实测值);条件=四维判定层为验收目标门槛,尚未达成;已实测仅方案解析层;出处=金标准回归报告 TM-GOLD-001 v1.0.0(2026-08-22)· 内部评测报告 TM-EVAL-PI-001 v1.0.0 §3.6(2026-08-22)·内部评测目标,非临床验证结论,不构成 SLA 或性能承诺

内部评测目标 · 待达成
04 · 主任可以拿来管理什么

把技术能力翻译成三个可检查的问题

01

口径是否统一

不同项目、科室和研究者是否执行同一获批规则版本?

02

盲区在哪里

哪些已接入数据点缺失、冲突、越窗或等待人工复核?

03

谁来闭环

异常由谁复核、何时完成、依据与签名是否齐全?

可见交付物
入排条件全景树原子条件异常清单规则版本差异记录项目级质控热图
流程图 · HOW IT WORKS

从输入到人工确认,责任不断链

点击步骤,查看每一阶段的角色与输出。

05 · HUMAN IN THE LOOP

AI 永远只是建议,
签名永远是研究者的。

全量覆盖仅指对所接入数据点的架构方式,不构成性能承诺;输出为建议,授权研究者电子签名后生效;不承诺零遗漏。

系统建议授权复核专业判断电子签名留痕
THE RESULT

口径沉淀在系统里,不再随项目和人员改变。

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