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OncoLattice Bio肿瘤临床开发智能决策

工作方式

机器辅助提速,临床审阅把关,不确定性保持可见。

工作流把证据检索与关系映射,和证据质量、临床合理性、冲突审阅及最终申办方判断清楚分开。

从方案语境到可用于决策的输出。

每一步都保留通向底层证据与原始决策问题的追溯链。

01

方案 + 语境

明确适应症、生物标志物、阶段、地域、决策问题、可用材料与成功标准。

02

公开肿瘤证据图谱

解析试验、精确站点、研究者、发表、申办方、竞争活动与时间。

03

情报逻辑

按方案匹配、时间沿革与冲突感知逻辑进行检索、连接、比较与排序。

04

临床与证据审阅

核验来源与实体,检验临床合理性,检查冲突并调整置信度。

05

决策输出

交付经审阅的排序、理由、置信度、缺口、尽调问题与下一步行动。

清晰的分工

AI 加速证据工作,审阅者对解释负责。

系统会呈现模型使用了什么,以及人工判断在何处改变了解释。

机器辅助

  • 证据检索
  • 实体解析
  • 关系映射
  • 比较与排序
  • 变化检测

临床审阅

  • 来源与实体核验
  • 临床合理性
  • 冲突审阅
  • 置信度调整
  • 建议与边界审阅

从分歧到决策

分歧转化为尽调计划。

目标不是强行达成一致,而是识别哪些分歧会实质改变决策,以及下一步该验证什么。

01

现有判断

申办方、CRO 或内部假设及候选清单。

02

独立情报

完成版本锁定的 OncoLattice 证据信号。

03

临床证据

在相关且获许可时加入正交证据层。

04

证据对账

一致、独有、冲突、缺乏支持及仍未知。

05

可行性问题

患者池、PI 带宽、竞争、容量、启动与运营匹配。

06

决策

申办方或 CRO 设定方向并对执行负责。

OncoLattice 负责排序验证问题;申办方与 CRO 团队开展前瞻性可行性并做最终决策。

从一个决策开始

聚焦式试点,从一个固定问题开始。

第一次合作旨在形成独立信号,并与申办方或 CRO 的现有判断进行对比。

讨论一个决策

所有输出仅用于战略规划,不保证患者可获得性、入组、站点表现、监管结果或临床成功。