江苏省人民医院，又名南京医科大学第一附属医院、江苏省临床医学研究院、江苏省临床医学研究院、江苏省红十字医院，始建于1936年，是江苏省医疗卫生领域的重要标杆，集医疗、教学、科研、预防、康复和急救于一体的三级甲等综合性医院。医院是国内首批肿瘤多学科诊疗 (MDT) 试点医院之一，拥有完整的肿瘤诊疗体系，在肿瘤诊疗领域居于领先地位。医院高度重视科研工作，每年承担国家级科研项目100余项，省部级项目200余项，科研经费超2亿元，在医学科研领域占据重要地位。秉承着“守护生命、追求卓越”的核心理念，江苏省人民医院致力于不断提升临床诊疗水平与医学科研能力，积极推进医院的数字化转型战略，构建全院一体化智能科研平台，为临床医师与科研工作者提供强大的科研支持体系。
2020年，江苏省人民医院在数字化转型与智慧医疗的大趋势下，积极探索科研数据平台和临床科研专病库的建设，旨在通过技术创新破解数据管理难题，提升科研能力。面对临床数据资源丰富但利用率不高、数据筛选耗时费力、数据质量参差不齐等挑战，医院着力构建高效集成、标准统一的数据管理应用平台，实现数据的集中整合与标准化处理，为科研人员提供强有力的数据支持。医院创新性地融合自然语言处理（NLP）技术，定制针对中文医学文本的AI算法，并建立了“全量数据”与“精细化数据”并行的双轨制数据管理体系，有效提升了数据治理的效率与质量，建立了覆盖全院的综合性数据中心和高质量的专病数据库。 通过构建与临床科室常态化的沟通机制，江苏省人民医院实现了科研数据平台与日常科研流程的深度融合和高效运作，科研大数据资产得以不断积累和应用，为医院的高质量发展注入了强劲动力。
在前期科研大数据平台及专病数据库的建设取得一定成果的基础上，为了进一步拥抱人工智能+医疗的发展趋势，释放大语言模型（LLM）在医学科研领域的潜力，江苏省人民医院再度携手森亿智能，启动了“科研大数据平台智能化转型”项目，致力于借助前沿的大语言模型技术构建专业化临床科研Agents应用，为医院各学科的科研工作提供智能化、个性化、一站式的全流程解决方案。数据检索Agent：引入基于大模型的对话式搜索方式，支持科研人员以对话方式与系统交互，智能体便可迅速理解其研究意图，准确识别核心概念，精准筛选出符合条件的患者诊疗数据，大大降低了数据检索门槛，提升了检索效率。临床科研Agents支持多轮交互式检索，科研人员可以通过连续对话不断精细化检索条件，快速定位所需数据。同时，临床科研Agents还具备记忆能力，能够根据历史检索习惯提供个性化搜索建议，持续优化检索效果。
自动数据清洗与统计分析Agent：Agent内置了强大的数据诊断能力，能够自动识别数据缺失、异常值、重复值等常见问题，并根据科研人员的指令进行智能化深度清洗。在统计分析方面，Agent能够根据研究问题与数据特征，推荐适合的统计方法，并高效完成统计计算，以图表化、可视化形式直观呈现分析结果，让复杂数据变得一目了然。
研究方向推荐Agent：基于详实的临床数据及深入的统计分析报告，Agent能够智能解读数据间的潜在关联，挖掘有价值的研究线索，为科研人员推荐具有潜力的研究方向，帮助科研人员拓宽研究视野，也为跨学科合作提供了新的可能性。
研究规划与指导Agent：基于详实的临床数据及深入的统计分析报告，Agent能够智能解读数据间的潜在关联，挖掘有价值的研究线索，为科研人员推荐具有潜力的研究方向，帮助科研人员拓宽研究视野，也为跨学科合作提供了新的可能性。
临床科研Agents致力于打造基于大模型的伴随式科研智能助手，并整合科研全流程打造科研闭环体系，目前，临床科研Agents已在院内多个关键环节取得显著进展。
江苏省人民医院的临床科研Agents采用了多层架构设计，包括智能应用层、模型算力层、模型汇聚层、AI平台、数据中心和知识中台等七大核心层级 。模型汇聚层集成了多种大语言模型和专用模型，形成了一个强大的模型矩阵，包括基础大语言模型、医学知识增强模型、数据分析专用模型和多模态理解模型等 。临床科研Agents采用模块化设计，由11+1个核心Agents组成，通过精细分工和协同工作，共同构建了一个高效、专业的科研智能服务体系 。 临床科研Agents的建设与应用，旨在提升科研效率、保障数据质量、推动科研创新等方面已展现出初步成效。目前，科研Agents已在包括肿瘤科、心血管内科、呼吸内科等多个临床科室开展试点应用，并获得了使用人员的积极反馈，成为医院科研工作的重要支撑工具。同时，江苏省人民医院秉承严谨的科研态度，仍在密切考察临床科研Agents在实际应用中的效果，并基于数据安全等因素，逐步推进项目的稳定发展。
随着江苏省人民医院在数字化转型道路上的持续探索，人工智能、大模型等前沿技术与临床科研场景的融合必将更加深入。临床科研Agents的应用，不仅有望显著缩短科研人员在数据检索、清洗、分析等环节所耗费的时间，更将极大地促进高质量科研成果的产出效率，加速科研成果向临床应用的转化进程。相较于传统科研模式下繁琐低效的数据处理方式，这一系列智能化“工具”的上线，有望在提升科研效率的同时，实现数据质量与管理效率的“双赢”，为医院高质量发展构筑更加系统化、智能化、可持续发展的数据基座。
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