给临床开发团队：AI 落地、方案评审、竞品分析、法规动态——讲做法，不讲概念。
临床开发团队选择第一个 AI 任务时，最该优先的是证据整理类工作：来源可查、结果可复核、审核人明确。
阅读 →读完一项阳性 III 期研究，如何把行业消息变成可执行、可复议的开发判断：从确认“阳性”的含义到评估地区相关性。
阅读 →如何用 AI 比较入排标准：以原文条款为提取单元、保留 AND/OR 逻辑与例外，让缺失资料保持可见。
阅读 →AI 写出的临床方案初稿，人工评审应优先守住五个关键位置：研究问题、人群定义、治疗安排、终点时间表、安全与分析衔接。
阅读 →FDA 与 EMA 的 AI 良好实践十项原则，如何转成团队日常工作的四样最小交付：用途说明、验收记录、版本记录、变更责任。
阅读 →AI 在临床开发中哪些工作已经值得认真尝试：公开证据检索整理、逐条件相关性辅助判断、一致性检查的三层证据记录法。
阅读 →一次公开材料实测：用三项已完成的肺癌研究检查 AI 做竞品试验分析时，固定字段汇总会漏掉哪些关键差异。
阅读 →从一篇临床论文到开发决策，中间还需要哪些判断：把论文观察与团队推断分开，逐项列出新增假设，把反对资料也带进来。
阅读 →AI 写出的方案 synopsis 如何做专业评审：先对齐研究问题、检查设计备选项，把主要终点与决策标准放在一起看。
阅读 →评估临床开发 AI 工具前值得问的十个问题：从任务范围与来源回溯，到变更管理与监管状态，把宣传变成可验证的安排。
阅读 →中国临床开发团队可以从哪一个 AI 工作流开始：一个适应症的公开试验设计对比，六步试点流程。
阅读 →