凯莱英临床(凯诺)的PV专员李博士放下电话——项目组刚提出紧急需求：
“请汇总分析CLIN-301项目在中国、美国新增的肝毒性病例特征, 15分钟后周会需要汇报”
传统模式下，她需要提IT工单、等待SQL开发、验证结果…至少48小时。
而此刻，她在凯诺ChatBI平台输入框键入：
“CLIN-301项目2023年至今中国、美国肝毒性病例数，按国家、严重性标准、CTCAE、转归和年龄分组，以收到日期降序。”
——5秒后，实时分组堆叠图与统计表格已在屏幕绽放。
一、困局：“慢”长的药物警戒数据汇总分析
药物警戒数据分析和安全监测长期面临两大枷锁：
数据孤岛：临床试验EDC数据和药物警戒数据等分散在多个系统，如人口学资料、严重不良事件、用药记录、实验室报告等；
技术鸿沟：临床数据底层数据源复杂，医学专家依赖IT人员编写代码，需求响应以“天”为单位。
二、破局：当药物警戒遇上“会对话”的AI
凯莱英临床（凯诺）Chat BI平台正打破这一僵局：
凯莱英临床（凯诺）数字化创新团队推出基于AI+data的Chat BI平台，该平台集成Argus及多源EDC数据，用户像日常聊天一样，用自然语言提问即可获取洞察，无需编写代码或依赖IT开发报表，将传统几个小时才能完成的数据查询和报表需求，压缩至分钟级响应。
下文通过真实案例，揭秘这场效率革命背后的技术力量。这种“问数据如聊天”的模式，彻底消除了业务与技术之间的鸿沟。
像聊天一样提问：输入“查询都有哪些流转状态”，系统自动解析语义并返回结果，如“Medical_Review(医疗审核)、Data_Verify(数据复核)”等状态。
智能补全分析维度：指令“按不良事件PT名称统计病例数”发出后，平台自动划定时间范围，即时输出柱状图：周围神经病（38例） 等关键结果。
三、四大核心价值：从被动响应到主动出击
1. 百倍效率革命：把“数天”压缩成“分钟”甚至”秒”
效率跃迁关键：
语义解析秒级完成（传统需数小时）；
SQL全自动生成，PV专员自然语言交互，解放技术人力。
2. 动态合规双保险：安全与敏捷兼得
权限精准管控：限制访问指定数据集（如“Argus核心库”、“EDC某试验库”），确保数据边界清晰；
数据零外泄设计：原始数据不离域，SQL生成采用沙箱机制，仅向外部大模型发送抽象指令（如“统计病例数”），原始医疗数据不离开公司内网。
3. 智能风险洞察：穿透数据迷雾
多维下钻分析：从PT术语→时间趋势→国家分布自由切换，一键定位风险源头；
实时峰值预警：精准捕捉异常信号（如单日105例接种疼痛事件），传统周报极易遗漏。
4. 资源优化范式：从成本中心到价值引擎
分析成本下降：AI实时修正查询语句，避免人工多轮技术调试时间损耗；
不良事件识别率提升：AI聚合Argus、EDC等多源数据，AI挖掘检索，减少人工疏漏。
四、结语：重构药物警戒的本质
凯莱英临床（凯诺）Chat BI作为新一代智能分析平台，集成Argus、EDC等多源数据，深度融合大语言模型（LLM）与实时计算引擎，对“统计类查询”启用预计算加速，对“明细探查”启动实时检索，确保数十万级数据秒级响应。将口语化提问自动转化为精准SQL查询，同步生成可视化图表，让数据价值触手可及。
当48秒能完成曾经48小时的任务，药物安全监测便实现了从被动响应到主动监测的质变。
不仅重塑了工具效能——更让数据洞察的速度，彻底超越风险蔓延的速度。
