新聞速讀｜AstraZeneca 以 AI 重整臨床試驗流程，讓公共醫療體系成為驗證場
新聞速讀｜AstraZeneca 以 AI 重整臨床試驗流程，讓公共醫療體系成為驗證場
從臨床試驗效率到國家級篩檢計畫，AstraZeneca 將 AI 推進最嚴格的醫療實作現場
InfoAI 編輯部
當多數製藥公司仍把 AI 視為研發加速器，AstraZeneca 已開始把 AI 放進真實醫療系統中，測試它是否能承受臨床與公共衛生的現實壓力。
真正的關鍵不在於 AI 能不能算得更快，而在它能否在臨床試驗與國家醫療體系中，被合規、被驗證、被長期使用。
真正的關鍵不在於 AI 能不能算得更快，而在它能否在臨床試驗與國家醫療體系中，被合規、被驗證、被長期使用。
01｜理解事件
AstraZeneca 在 2025 年持續擴大人工智慧於臨床試驗流程與公共衛生場景的應用，核心不在單一工具，而是將 AI 深度嵌入臨床試驗設計、病人篩選與影像判讀等關鍵環節。
根據外媒報導，AstraZeneca 正在多項臨床與真實世界醫療計畫中使用 AI，包含文件撰寫輔助、試驗資料分析，以及更具突破性的病人篩檢應用。其中最具代表性的案例，是與 AI 醫療影像公司 Qure.ai 合作、並在泰國國家公共衛生體系推動的肺癌 AI 篩檢計畫。
這項計畫並非 AstraZeneca 全球全面部署，而是納入泰國國家衛生安全辦公室支持的公共衛生專案，目前已涵蓋 887 家醫院，累計分析超過 66 萬名病患的胸部 X 光影像。實際臨床驗證結果顯示，AI 模型的正向預測值達 54.1%，明顯高於原先設定的臨床門檻，顯示其在真實醫療流程中的可用性。
值得注意的是，AstraZeneca 也正在臨床試驗方法上嘗試新的 AI 應用模式，例如虛擬對照組（virtual control groups）。這類方法透過既有電子健康紀錄與歷史臨床資料，模擬對照組數據，以降低安慰劑使用比例並提升試驗效率。不過，這仍屬於探索與試驗階段的策略方向，尚未成為全面標準。
在內部流程上，AstraZeneca 指出，AI 已可協助臨床文件與試驗資料處理，讓部分作業時間縮短至原本的約 15%，釋放研究人員的人力，專注於臨床判斷與決策。
02｜解讀新聞
從技術角度來看，這並非單一模型效能突破，而是AI 與真實世界醫療資料、臨床流程的系統性整合。AstraZeneca 選擇讓 AI 接觸最具挑戰性的臨床影像與病人篩檢場景，代表其策略重心已從實驗室轉向實際醫療運作。
在產業策略上，AstraZeneca 並未走「全面內建 AI 團隊」路線，而是透過與 AI 新創與國家醫療系統合作，共同推動應用落地。這種模式降低了單一企業承擔的法規與導入風險，也讓 AI 更容易跨制度運作。
對醫療體系而言，AI 不再只是輔助研究的後端工具，而是開始影響病人是否能被提早發現、是否能進入治療流程。這使臨床 AI 的價值評估，從效率問題升級為公共衛生與資源分配議題。
03｜延伸思考
我們可以從這則新聞看到，AI 真正的落地門檻，不是模型準不準，而是能否在高度監管、責任明確的醫療環境中持續運作。臨床試驗與國家醫療系統，正是最嚴苛的測試場。
這也提醒我們，AI 在醫療領域的價值，往往不是單點創新，而是流程重構。當病人篩選、影像判讀與試驗設計都被重新定義，醫療體系的運作邏輯也會隨之改變。
對讀者來說，這代表 AI 競爭的下一階段，將不再只是「誰的模型更強」，而是「誰能讓 AI 在現實世界中被信任、被驗證、被長期使用」。
04｜重點提煉
AstraZeneca 已在特定國家公共衛生專案中，將 AI 導入真實醫療體系，涵蓋 887 家醫院與逾 66 萬名病患影像資料。
AI 不僅用於臨床流程優化，也實際參與疾病早期篩檢，並展現可量化的臨床成效。
虛擬對照組等 AI 臨床試驗方法仍屬探索階段，但已開始影響試驗設計思維。
AI 在醫療的關鍵挑戰，正從技術問題轉為制度、法規與信任問題。
05｜後續觀察
接下來值得觀察的是，AstraZeneca 是否會將這類 AI 篩檢與臨床試驗模式，擴展到其他疾病領域與更多國家醫療體系。
同時，也需持續關注各國監管機構，對 AI 臨床工具、虛擬對照組與真實世界資料使用的法規態度，這將直接影響 AI 在醫療領域的擴散速度。
參考資料：
AstraZeneca leads big pharma's AI clinical trials revolution with real-world patient impact
Data science & AI: Unlocking new insights across the clinical trial lifecycle – AstraZeneca
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