外部公开案例，非衍谷交付
Syneos Health · 临床试验选址、预测与文档工作流
来源披露≠独立审计；编辑分析不等于客户确认。A级仅表示可定位到案例级来源，详细度不是成功评分。请先阅读下方字段分析边界；未公开细节不可当作已实施事实。
字段分析边界
- 业务问题依据
- 厂商客户案例披露
- 解决方案
- 厂商客户案例披露
- 技术工作流
- 依据公开组件和流程整理
- FDE 行动（请结合分析边界）
- 依据公开实施过程归纳
- 结果（来源方披露）
- Microsoft与客户披露
业务问题
Syneos Health同时运行500多项临床试验，试验选址需要人工收集和比较大量站点、受试者与历史数据，往往耗时数月；团队还要处理预测、文档和客户场景讨论。解决方案
公司在已迁移至Azure的数据资产上建设统一分析平台，使用Data Lake、Databricks、机器学习、数据质量能力和Azure OpenAI开发生成式AI应用；系统先生成候选站点清单，再支持逐步筛选，并通过预测模型提前提示试验延期风险，让员工实时演示不同方案。技术工作流
- 临床试验、站点、受试者和运营数据
- Azure Data Lake统一存储与数据质量
- Azure Databricks转换和分析
- 传统机器学习预测试验风险
- Azure OpenAI生成候选清单与情景分析
- 临床专家审核、选择和风险处置
技术组件
- Azure Data Lake Storage
- Azure Databricks
- Azure OpenAI
- MLOps
- 预测模型
- 专家审核
人工责任与复核
AI生成候选站点、预测风险并辅助情景分析；临床运营和医学专家审核站点资格、风险和合规要求，最终试验设计及患者安全责任仍由专业团队承担。FDE 行动（请结合分析边界）
- 先现代化数据平台再进入生成式AI场景
- 以站点选择周期定义首个端到端流程
- 连接预测模型与生成式交互
- 让临床团队在客户会议中实时比较方案
- 用候选清单时长和激活周期验证结果
结果（来源方披露）
Microsoft案例称平台历时9个月部署，初始站点清单可在24至48小时生成，后续筛选由数月缩短至数周；2024年站点激活周期缩短约10%。核验说明
- 站点清单24至48小时、筛选数周和激活周期下降10%是不同流程层级指标。
- 公开页面未披露试验类型、样本和对照方法。
未公开 / 仍有缺口
未补充记录可迁移方法
- 生成式AI应复用企业既有数据与预测能力
- 临床场景要把候选生成和最终资格决策分开
- 项目周期、局部处理时长和最终业务周期需分别度量
- 风险预警只有进入团队处置流程才产生价值
来源账本
- 标题
- Syneos Health reduces time for clinical trial site activation
- 发布方
- Microsoft
- 来源类型
- 厂商官方客户案例
- 可定位性
- 案例级直接来源
- 结论披露方
- Microsoft与客户披露
- 已记录独立核验
- 否
- 源库查阅日期
- 2026-09-19
补充来源
未补充记录证据说明
Microsoft逐案例页面公开平台组件、九个月建设周期、站点筛选过程与周期指标；结果由客户披露。编辑摘要
Syneos Health把统一数据平台、预测模型和生成式AI组合到临床试验选址与风险管理中，既缩短候选生成，也保留临床专家最终决策。详细度六维评分（各 0–2）
- 业务背景
- 2
- 改造流程
- 2
- 技术工作流
- 2
- 人机与治理
- 2
- 量化结果
- 2
- 来源可定位性
- 2
原始案例 ID
microsoft-syneos-health-001技术方案参考
是来源分类
Microsoft企业 / 组织
Syneos Health行业
临床研究服务一级行业
医疗与生命科学业务场景
临床试验选址、预测与文档工作流FDE 标记
伴随式部署FDE 关系
联合数据与AI改造成熟度说明
生产使用/扩展中成熟度阶段
已上线主来源
https://www.microsoft.com/en/customers/story/22558-syneos-health-azure-open-ai-service ↗证据等级
A证据等级说明
A级｜厂商逐案例来源详细度评分（满分 12）
12详细度分组
deep详细度说明
深度案例｜关键链路较完整编辑数据：guminghao-avi contributors，MIT。导入 2026-10-02；源版本 ef550123。版权与许可证 · 原案例库。以上保留来源与证据限定，不构成衍谷效果承诺。