临床研究是以疾病的诊断、治疗、预后和病因为主要研究内容，以患者为主要研究对象的科学研究活动。现代临床研究项目的开展具有“多角色”参与的特性，除了发起项目的PI外，项目的核心团队可能还包含多个临床医生、CRC、CRA、生物统计师等等。
年月，科技部会同自然科学基金委启动“人工智能驱动的科学研究（AIforScience）”专项部署工作。随着AI等新技术在研究流程中的不断深入，并成为临床证据挖掘、转化使用的新方法，临床研究的多中心交叉协同特性愈加显现。在一项真实世界研究的完整路径中，无论是前期数据收集的规范控制，还是核心的数据治理过程，以及统计分析过程，都需要临床医生与专业的临床科研专家、方法学家、生物统计师深入合作，以保证项目顺利合规地推进。
领域痛点：协同研究的效率瓶颈而在实际临床研究中，由于专业的方法学人员、生物统计师人员十分稀缺，临床医生经常需要扮演多种角色，这不仅增加了研究负担，也会影响临床研究的进度和质量。
一方面，在真实世界研究中，数据的收集为避免产生结果偏移有着严格的规范标准，数据治理、统计分析也需要人工智能等技术的辅助，临床医生尽管具有丰富的临床经验，在研究方案设计上能力突出，但科研经验和工程能力都相对有限；
另一方面，临床医生工作繁忙的同时也因个人职称晋升面临着科研论文发布的高压，这就使得临床医生比起临床研究外会更倾向于选择开展周期短、资助多的基础研究。
另外，临床研究存在很多基本的统计分析流程，可能有近80%都是相对重复性的工作。对于临床医生来说，每次从0到1搭建框架不仅耗时耗力，也会因为工程能力有限造成许多不规范；对于专业的临床研究人员来说，反复帮助不同临床医生修正类似的基础性问题会造成对时间的浪费，更多精力应当聚焦于解决一些更有难度、更有价值的问题。
强强联合：推动多角色协同的低代码研究平台医院发展中心（下简称“申康中心”）成立于年9月，持续推进高质量临床诊疗、高品质医疗服务、高水平医学创新、医院治理；医院临床研究资源，建立健全综合性临床研究与开发的创新管理体系和机制；夯实临床研究体系建设，畅通临床诊疗与临床研究的“微循环”，医院搭建临床研究平台与成果产业化的枢纽。
针对目前由于专业研究人员稀缺及过量重复性工作导致的临床研究协同效率低下问题，和鲸科技联合申康中心，结合临床研究过程各项规范及临床医生的切实科研需求，基于ModelWhale数据科学协同平台的产品理念与功能，共同打造了可供生物统计师与临床医生协同研究使用的低代码洞察平台。
生统师：标准化、可复用的分析模板
生统师是平台使用者中的“供给方”。打破传统同临床医生的一对一工作流，ModelWhale平台助其将流程和规范嵌入至工具中，形成多种标准化、可复用的分析模板，提供给不同需求者使用。
自定义组件，贴合医学特性
生统师通常需要参与研究的数据质量管理和统计分析工作，对此，ModelWhale平台提供了Canvas低代码拖拽式分析工具，内置模块化的医学统计分析常用组件，如描述性统计、数据预处理、统计分析、特征工程等，可帮助生统师在各种课题中快速搭建起分析框架。
对于具有医学特性的分析步骤，生统师也可自定义构建组件——如在处理缺失值时，需要根据研究目的，重点
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