AI赋能医疗研究：如何在速度与质量间找到平衡

Konovo是一家全球医疗健康智能公司，拥有经过验证的医疗专业人士（HCP）和患者受众资源，并通过旗下Rare Patient Voice的创新工具提供患者招募服务，支持全流程研究工作。

在近期一场主题为"探索医疗面板参与新时代：以人为本，AI加速"的网络研讨会上，Konovo的多位专家就当前医疗市场研究中的核心议题展开深入探讨。产品高级副总裁兼产品负责人Becky Harris分享了产品视角；Rare Patient Voice（Konovo旗下公司）总裁兼创始人Wes Michael提供了患者与照护者视角；Konovo面板运营副总裁Danielle Schroth则从HCP参与角度发表见解。

从有效的受访者招募与严格验证，到精准定向与深度参与，研讨会深入探讨了"以人为驱动、以技术为加速"的方式如何为医疗成果带来更智能、更高效的洞察。在生成式AI主导讨论的当下，医疗研究中最有价值的洞察，依然来自真实的人与人之间的连接。

生命科学与医疗研究人员应向面板供应商提出哪些问题

从面板角度来看，Schroth指出，数量固然重要——Konovo拥有20万名经过验证的患者及家庭照护者，以及全球数百万名经验证的医疗专业人士——但最终还是要落实到每一位参与者个体身上。

从产品与技术角度审视这些问题，Harris表示，许多合作伙伴声称自己具备AI能力，但如今这已几乎成为一种基本预期。

"AI应该体现在技术开发中，体现在产品策略中，体现在整体工作方式中……我建议大家真正开始追问他们的AI政策是什么，"Harris说，"'AI驱动'与'有人参与其中'之间存在本质差异——前者是算法和技术在做事，后者是有真实的人在核验实际发生的事情。"

"我真正想了解的是他们的理念和使用AI的方式——是否合乎伦理？是否合规？"——Becky Harris，Konovo产品高级副总裁

透明度同样至关重要。

"当AI被使用时，我们是否做到了透明？用在了哪里？相关人员是否知情并给予了同意？"Harris说，"我见过的一些最优秀的合作伙伴，会非常清晰地告知受访者：哪些工作是技术完成的，哪些是人工完成的。"

从Rare Patient Voice的视角来看，透明度同样重要。

"这有助于我们做出评估，"Michael表示认同，"他们如何引导参与者成为优质的市场研究贡献者？他们做了什么来赋能和教育这些人，使其能够做出合理的决策？服务条款中写了什么？AI在研究中的潜在使用与受访者教育之间又如何互动？"

将技术转化为洞察，而非噪音

目前AI的部署和应用正以较快节奏推进，但与会嘉宾一致认为，必须保持明确的目的性。

"说实话，如果你对要解决的问题没有清晰的意图，那么利用AI产出的结果将会非常困难，"Harris说，"最终只会产生噪音……这和多年前数据民主化时面临的问题如出一辙：数据的背景是什么？数据如何被使用？这里也是同样的逻辑：研究目标是什么？"

"我们可以加速某个环节，但真正应该挑战自己的是：如何提出更好的问题？如何将AI作为思维伙伴，从而消除噪音，让我们在使用AI的时机和方式上更加有的放矢，而不是把AI贴在所有事情上当作一枚徽章，"Harris继续说道。

对于Schroth而言，从受访者角度考量目的性同样重要。而对于Michael来说，尽管传统方法不应被彻底抛弃，AI确实可以承担一部分繁琐的重复性工作。

"回顾以前——也就是大约两年前——你会有一本数据表格，交给初级研究员去制作各种图表，但那其实就是洞察的来源……资深研究员凭借对客户和其需求的了解，会从中提炼出如何讲好故事、传递真正的洞察，"Michael解释道，"现在我们处于一个非常相似的情境中。过去是初级研究员做所有的数据处理，现在AI可以完成这项工作，但最终仍需要将其转化为洞察——而AI也可以在这个过程中提供帮助。"

欺诈防范与透明度

顺着研讨会此前的讨论，欺诈防范自然成为下一个议题。

"如果发现某位受访者在参与研究时使用了AI，你们的处理政策是什么？"Harris问道，"用于质量检查和验证的工具有哪些？如何集成？在哪个环节需要人工介入？是否使用了自动化数据质量检查，以持续确认参与者是真实的人类，并在使用人脑进行研究参与？"

这里所说的"欺诈"不仅涵盖专业层面的虚假参与，也包括AI的滥用。任何用于检测的工具都必须能够区分两者。

"他们是个体，是花费时间与我们互动的真实人类，"Harris继续说，"有一种尊重的维度，我认为在整个行业中我们常常会忽视……尊重他们的时间，确保我们将他们引导至真正适合他们、对他们有价值的调研，这一点至关重要。"

Schroth对这种尊重的核心要素表示认同，强调"不能只是急于得到结果"。而对于Michael来说，其中存在更多复杂性。

"我认为患者群体比医疗专业人士群体更难处理，因为后者至少有可核实的编号作为起点，"Michael说，"对于患者而言，自述诊断需要非常谨慎核实——这是否来自某个境外的机器人程序？所以，我首先要问任何供应商的就是：你的面板来源是什么？你们是在爬取互联网数据吗？"

"我们喜欢做的是亲自见人；听起来很老派，对吧？完全不涉及AI。去参加患者活动，或者通过转介合作伙伴——患者认识其他患者，倡导团体也认识相关人士……如果从一开始就找对了人，绝大多数欺诈问题也就迎刃而解了，"他继续说道。

"我们甚至还会用一个老工具，叫做电话。我们会打电话给人们……让他们开口说话……如果他们还记得自己注册时填写的疾病名称，你很快就能判断出他们是否符合参与资格。"——Wes Michael，Rare Patient Voice

以人性化方式平衡速度与质量

然而，客户始终在追求更快的交付周期，而那些传统方式未必能满足当今所需的加速要求。真正的问题在于：速度究竟在什么时候会成为质量的实质性威胁？

在Harris看来，速度不应以牺牲质量或直觉判断为代价。

"我们不应该在那些真正让数据可信的环节上追求速度，"她说，"我们希望持续扩展资源、开发更多工具，但这不能以牺牲对资源有效性的验证为代价。因此我们希望在技术上持续投入，打造合适的工具，从干预和资源中获得最大价值。"

"这让我想起那个老卡通片——有人盯着微波炉喊'快点，快点！'"Michael补充道，"我在2000年做了第一个在线医生研究，当时一天就能拿到数据，这简直令人震惊，因为我们以前习惯了等一个月……整个行业都不得不去摸索如何利用好这种速度。"

尽管如此，综合所有因素来看，人类专业知识在使AI真正发挥效用方面依然不可或缺。

"不只是人类专业知识，还要考虑人类体验，"Harris说，"我们希望利用AI技术提供有意义的体验，将高质量数据与积极的成员体验结合起来……这是拥有两类客户的概念……如果我们的医疗专业人士和患者感受不到这一点，我们的客户也不会满意，因为他们将不愿意持续参与。"

对于Michael来说，真人实时启动电话依然至关重要："没有什么比这更好了，因为AI可以传递信息——客户需要什么、我们能做什么。但在AI出色工作的基础上，你仍然需要加上那份人情味。"

从直觉到本能判断，归根结底，医疗保健是对人的关怀。但究竟是什么让医疗专业人士和患者愿意持续、有意义地参与调研并不断回归？

"我们需要倾听受访者的声音，"Schroth说，"我们在这里的职责，是为他们提供一个发声的平台，让他们在桌上拥有一席之地。"

"我们要确保在人性层面进行互动，因为归根结底，他们需要相信我们与客户、我们自身以及面板成员之间，共同怀有改善患者护理这一目标，而且我们是真心相信的。"——Danielle Schroth，Konovo

研讨会核心要点总结

解读AI"标签"

将"AI赋能"视同营养成分表——要求供应商提供书面AI政策，说明AI在整个工作流程中的应用位置、人工核验内容，以及如何告知参与者并获得其同意。

善用AI处理重复性工作

用AI消除重复性的繁琐工作（欺诈信号识别、去重、编码、可行性检查），但将背景判断、综合决策和最终审核保留给人工，以获得真正的洞察而非噪音。

构建多层次欺诈防御体系

通过多层次欺诈防御保障数据质量：明确面板参与规则、来源经过验证（而非从互联网抓取的"不明来源"数据）、自动化检查与人工审核相结合，以及在发现异常时采用"打电话/视频核实"的升级机制。

智慧地追求速度

抵制"越快越好"的心态，在可以加速的环节（预备就绪的面板资源、更智能的匹配机制）上提效，同时坚守那些必须保持谨慎的环节（验证、深思熟虑的解读，以及那个关键的直觉判断时刻）。

始终尊重受访者

通过尊重医疗专业人士和患者的时间、按时足额兑现报酬、借助反馈机制和顾问委员会倾听意见、确保在聊天机器人无法解决问题时有真人介入，持续维系受访者的参与意愿。

Q&A

Q1：Konovo在防范受访者欺诈方面采取了哪些措施？

A：Konovo采用多层次欺诈防御策略，包括明确面板参与规则、使用经验证的受访者来源（而非从互联网抓取数据）、自动化数据质量检查与人工审核相结合，以及在发现异常时通过电话或视频进行人工核实。对于患者群体，Rare Patient Voice还会通过参加线下患者活动、借助转介合作伙伴等方式进行真人身份核验，从源头降低欺诈风险。

Q2：在医疗市场研究中，AI应该被用在哪些环节？

A：AI适合用于处理重复性的繁琐工作，例如欺诈信号识别、数据去重、问卷编码和可行性检查等。但背景判断、最终洞察提炼和决策审核仍需人工完成。正如Konovo专家所言，AI可以完成"数据处理"的角色，但将数据转化为真正有价值的洞察，仍需依赖有经验的研究人员。此外，明确研究目标、保持使用AI的目的性，是避免产生"噪音"的关键。

Q3：如何判断一家医疗面板供应商是否真正合规地使用了AI？

A：可以从以下几个维度进行评估：首先，要求供应商提供书面的AI政策，明确AI在研究工作流程中的具体应用位置；其次，了解哪些环节由AI完成、哪些由人工核验；第三，确认受访者是否被告知AI的使用情况并给予了明确同意。真正负责任的供应商会主动透明地区分"技术完成的工作"与"人工完成的工作"，而非仅仅将"AI赋能"作为营销标签。