近日，由人民邮电出版社出版的《人工智能通识教程—从基础到应用（医学）》正式发行。凯莱英临床（凯诺）“基于人工智能的电商平台药品不良反应智能挖掘方案”案例被选为教材核心教学案例，成为国内高校医学人工智能课程的标杆示范内容。

该教材隶属国内高校人工智能通识教育精品系列教材，系统阐述人工智能技术在医疗场景下的落地应用。此次案例的成功入选，不仅展示了凯莱英临床（凯诺）将AI应用于药品安全监测领域的创新成果，也体现了高等院校对凯莱英临床（凯诺）技术与实践的双重认可。

本教材共九章，系统讲解了人工智能的基础理论、核心技术及其在医学领域的应用，兼顾理论与实践。教材第三章“医学文本智能分析”中，基于凯莱英临床（凯诺）的“基于人工智能的电商平台药品不良反应智能挖掘方案”真实案例，完整呈现了凯莱英临床（凯诺）在药物警戒业务中的智能化创新实践。

2.1 AI如何应用于不良反应智能挖掘？

通过机器学习分类模型区分评价，融合自然语言处理技术，精准提取评价中的关键词与关键短语，高效识别、捕捉并归集潜在药品不良反应线索，将海量零散非结构化文本数据，转化为可统计、可研判、可追溯的标准化药品安全结构化数据信号。

2.2 构建全流程智能化闭环应用

药物警戒人员对智能挖掘结果进行质检确认后，系统可自动将符合规范标准的的药品不良反应信息同步录入药物警戒系统，为药品上市后安全性监测、说明书修订优化、风险评估提供可靠数据支撑，完整构建起“采集 - 挖掘 - 质检 - 应用”的全流程闭环。

凯莱英临床（凯诺）始终致力于以AI技术赋能创新药临床试验全流程，专业的数字化创新服务团队在“AI赋能CSP&CSR加速撰写”“GxP通用AI写作平台”“PV ICSR智能生成”等领域取得了显著成果。 

未来，凯莱英临床（凯诺）将持续深化 AI 技术在药物临床试验等领域的应用探索，为客户提供更多数字化智能临床试验解决方案。