当百万级token窗口成为主流模型标配，Claude Code，Workbuddy成为越来越多电脑的启动项，临床开发领域的AI Agent乃至AI临床开发平台正在告别观望，进入可控落地阶段并创造实际价值。如何迅速在这一轮AI大潮中站稳身位，成为不少药企的焦虑所在。

近日召开的2026数智临床高峰论坛上，太美医疗科技全球产研负责人陆一鸣分享了企业级临床AI平台的建设心得，从企业AI战略落地的挑战、业务目标的制定、切入场景的选择、平台的搭建到组织信心的建立，结合Wiz.AI平台在多家大型企业的落地实践，为医药企业清晰梳理了从单点验证到组织级落地的AI演进路线。

太美医疗科技全球产研负责人陆一鸣

破解AI焦虑第一步：明确战略目标

AI浪潮中，企业迫切渴望进行智能化变革，反复尝试却又难以规模化落地是常见现象。

陆一鸣表示：战略、数据、人才是智能化变革的常见挑战。部分AI落地试点中，战略的不清晰导致对于无法产生实质性财务价值的困惑，缺乏高质量的数据基础导致AI落地周期拉长，AI复合型人才匮乏导致组织变革困难等等，都是较为现实的难题。

对于上述问题他建议，AI技术规模化落地需要从高确定性、可验证的场景，如数据管理、药物警戒等需求明确、指标明确、可量化的业务模块入手，不断建立组织信心，打造临床数据一体化平台，建设起可信的数据基础，进而逐步扩展式方案设计、注册策略等科学和决策场景，逐步推动智能平台建设与组织流程变革，最终让AI成为企业临床开发中可靠的生产力伙伴。

他提醒，临床开发智能化的阶段性目标在于释放专家时间，提升运营与科学决策质量，最终目标在于缩短周期、降低风险并提升成功率，其关键点不在于部署大模型，也不是单个Agent的落地，而是对AI技术的价值、业务的目标、数据的积累、人才的储备都有着清晰的认知的基础之上，使用AI，拥抱AI，完成企业组织架构变以迎接智能化的到来。

“无论是监管指引，还是客观现实，临床开发的智能化都已是大势所趋，我们不能抱着试点的心态，而是应当以临床研究的严谨性来验证AI，快速积累经验，加快临床开发AI平台建设。”

Wiz.AI文思智能平台落地实战案例分享

Wiz.AI文思智能平台由太美医疗科技自主研发，目前已建立起覆盖临床开发全生命周期的AI智能体矩阵，如临床方案优化及预测、临床运营、数据管理、统计和编程、医学监查、终点评估、药物警戒等所有关键环节。

演讲中，陆一鸣分享了Wiz.AI文思智能平台在文档处理和数据管理方向上的2大经典场景。

一、从验证到大规模落地——iCTA（AI TMF) 缩短70%文档处理时间

iCTA主文件管理智能体实现了TMF管理中从文件收集、分类、命名、质控的全流程AI赋能。在实际项目落地中，iCTA能够减少约70%的文档处理时间，自动命名与元数据提取准确率达90%以上，并能够在通过多部门验证、标准化封装、SOP更新等流程后，快速实现企业内部的全面应用。

二、AI驱动的渐进式DM流程改造——iDM推动组织结构升级

iDM数据管理智能体实现了从方案解读、eCRF设计、数据采集和清理、到数据核查、自动化测试等环节实现高度的自动化乃至智能化。项目落地中，iDM生成能降低约60%的用例生成和测试时间，节约50%的人工工时，并实现了数据管理流程的重构与组织架构的“智能化改造”。

演讲最后，陆一鸣强调，数据治理与安全合规是规模化落地的底座，企业需建立统一数据资产平台，遵循国际标准及法规要求。