基于人工智能的临床试验受试者智能招募与安全监测系统及方法

本发明属于临床试验管理与人工智能应用技术领域，公开了一种基于人工智能的临床试验受试者智能招募与安全监测系统及方法。针对现有技术中临床试验受试者招募匹配度低、动态数据质量控制滞后、不良事件预警响应迟缓的问题，提出受试者智能匹配算法、动态数据质量控制模型、不良事件实时预警机制及全局协同管理框架四个发明点，包含受试者匹配度计算与数据异常风险评估两个创新算法公式。通过构建招募‑质控‑预警的全局协同闭环，实现受试者招募匹配度显著提升，动态数据质量控制及时性大幅增强，不良事件预警响应速度明显改善，适用于各类药物、医疗器械临床试验场景，全面提升临床试验的效率与安全性。