一次实测：AI 做竞品试验分析，会漏掉什么？

把三项试验放进一张表，可能只需要几个字段；判断它们能否支持同一个开发问题，则需要更多信息。我们用三项已完成的肺癌研究做了一次公开材料演示，检查固定字段汇总与进一步阅读之间的差距。

先说清楚本次实测做了什么。

2026 年 9 月 27 日，通过 ClinicalTrials.gov 公共 API 保存三项登记记录。第一步用程序提取登记号、疾病标签、分期、随机分配、主要终点名称和记录更新日期；第二步由 AI 辅助阅读公开入排标准及终点描述，逐项回到原文复核。第一步没有提取全部入排条款，这个范围限制本身就是要检验的内容。

这不是商业产品之间的准确率比较，也没有独立医生评分、真实患者数据、入组评估或节省时间测量。它展示一次小规模信息处理的局限，不能据此得出通用模型错误率。原始记录、第一步字段表和复核要点已保存在本次材料中。

三项研究是 KEYNOTE-189、CheckMate 9LA 和 IMpower150。它们的登记记录均显示为已完成的 III 期随机研究，疾病字段指向非小细胞肺癌。仅看这些标签，很容易把三行看成相近的比较对象。

回到入排文本，首先看到的是组织学范围差异。

KEYNOTE-189 与 IMpower150 的公开入选摘要指向非鳞状人群；CheckMate 9LA 的摘要同时包含鳞状与非鳞状。第一步的宽泛疾病字段没有呈现这个差异。后续如果讨论人群、方案背景或跨研究数字，就必须保留这个条件。

检测要求与阳性要求也需要分开。

CheckMate 9LA 的公开条款要求中央实验室的 PD-L1 检测结果；该条没有写明阳性阈值。从“必须有检测结果”推成“必须阳性”，会改变对研究人群的理解。保留原文和适用位置，可以让讨论停在资料真正说明的范围里。

排除条件还可能含有重要例外。

同一记录排除未经治疗的中枢神经系统转移，也描述经过充分治疗、神经状态恢复至规定基线并满足时间要求的情况。把它缩成“排除脑转移”，会丢失例外。这里需要按条款核对，不能用一个疾病标签替代全部条件。

主要终点名称里的人群不能被删掉。

IMpower150 记录把部分终点放在 Teff-high WT 或 ITT-WT 等指定分析人群中。第一步保留了完整字段名称，但仍需解释这些限定；如果为了让表格短一些而只留下“PFS、OS”，就会丢掉关键关系。仅凭公开入排摘要，也不能补全所有相关人群规则。

三条记录的最新公开更新日期分别落在 2024、2025 和 2021 年。这说明相同的获取日期不代表相同的资料成熟度。登记信息不是完整方案，也未必展示所有修订。本次结果应表述为“公开材料中可核对的差异”，而不是完整协议的最终对比。

更合适的输出，是摘要表加复核表。

摘要提供基本定位；复核表记录组织学、治疗背景、检测与阈值、例外、分析人群和资料缺口。每个单元格同时保留来源。缺失内容标为未知，不据此推断允许或禁止。

这次实测没有证明某种治疗更好，也没有量化 AI 的业务收益。它确认了一个具体问题：固定字段可以减少整理工作，但不足以独立支持竞品试验比较。AI 辅助结果只有把原文条件、分析对象和未知保留下来，才更适合进入开发讨论。