试验资格筛选中的人工智能市场规模、份额和行业分析，按组件（软件/平台和服务）、按部署（基于云、本地和混合）、按技术（NLP、机器学习和深度学习以及生成式人工智能/法学硕士）、按阶段（第一阶段、第二阶段、第三阶段和第四阶段）、按功能（方案标准提取、患者试验匹配和EHR/EMR 筛查自动化），按治疗领域（肿瘤学、罕见病和神经病学）、最终用户（制药和生物技术公司、CRO、医院和试验场所）以及区域预测，2026-2034 年

2025年，全球人工智能在试验资格筛选市场的价值为6.5亿美元。预计该市场将从2026年的8.1亿美元增长到2034年的48亿美元，预测期内复合年增长率为24.9%。

全球市场正在成为临床试验技术的高增长领域。随着临床试验方案变得越来越复杂，特别是在肿瘤学、罕见病、神经病学和精准医学领域，手动筛选往往会导致延误、漏诊患者和更高的招募成本。支持人工智能的资格筛选工具通过分析 EHR 数据、临床记录、实验室结果、基因组信息和方案标准来解决这一挑战，以改善患者试验匹配。这鼓励生命科学公司和医疗保健提供商投资自动筛选、工作流程集成和人工智能驱动的招聘解决方案，以加快注册速度并提高试验绩效。

• 例如，2025 年 8 月，克利夫兰诊所在其医疗系统中推出了 Dyania Health 的 Synapsis AI 平台，以加速临床试验该平台使用经过医学训练的大语言模型来解释临床记录、病历、影像、病理、器官功能和年龄相关信息，有助于提高对复杂情况的患者识别并减少人工筛查负担。

此外，新产品的推出、EHR 集成的加强、战略合作伙伴关系以及主要运营公司推出的新产品增强了其市场地位并支持整体市场增长。

人工智能在试用资格筛选市场中的应用司机

试验注册延迟增加推动产品采用

临床试验注册延迟正在成为市场的主要驱动力。如果未能足够快地识别符合条件的患者，申办方和 CRO 就会继续浪费时间。随着试验方案变得更加复杂，现场团队花费更多精力手动审查病历、实验室值、诊断历史和纳入/排除标准。这会减慢招募速度，增加试验运营成本，并可能延迟药物开发时间表。因此，公司正在采用基于人工智能的资格筛选平台，该平台可以更快地分析患者数据，更早地识别合格的参与者，并减轻研究人员的手动负担。

• 例如，2025 年 9 月，部落地获得 470 万美元资金并推出了 Margo，这是其代理 AI 解决方案，可通过将患者匹配转化为参与者来增加试验注册人数。该开发旨在通过匹配、参与和招募患者参与临床试验来解决临床试验招募瓶颈。

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2026年6月，世界卫生组织报告称，大多数世界卫生组织区域在ICTRP上注册的新招募试验数量稳步增长，并于2021年达到顶峰，并于2024年再次达到顶峰。世界卫生组织西太平洋和东南亚区域注册的试验数量增长速度远高于其他区域。例如，2025年，西太平洋地区登记的试验数量为31,097例，比非洲高出30多倍。新兴经济体临床试验数量的增加可能会支持全球市场的增长。

人工智能在试用资格筛选市场中的应用克制

数据隐私、EHR 集成障碍和验证问题可能会限制市场采用

由于基于人工智能的试验资格筛选取决于对敏感患者记录的访问，包括医生笔记、实验室结果、成像报告、基因组数据和诊断历史，因此市场增长受到限制。许多医院和试验中心对共享这些数据持谨慎态度，因为隐私规则、同意要求、网络安全风险和跨境数据法规可能会减慢平台部署速度。与此同时，人工智能筛查工具必须经过仔细验证，因为不正确的资格决策可能会导致漏诊患者、不合适的转诊、方案偏差或研究协调员的额外审查负担。因此，即使赞助商看到了自动化的巨大价值，在规模较小的医院、监管严格的地区以及电子病历系统分散的场所，采用速度可能会较慢。

• 例如，2025 年 9 月，myTomorrows 在公司新闻稿中表示，鉴于 III 期试验平均需要 13-18 个月、37% 的研究中心招募不足、三分之一没有招募患者、72% 的医生认为搜索和预筛选过于耗时，临床试验招募仍然具有挑战性。这凸显出，即使使用人工智能招聘工具，分散的推荐工作流程和高昂的网站负担仍然限制了资格筛选平台的更快采用。

人工智能在试用资格筛选市场中的应用机会

扩大生成式人工智能在协议解释中的应用，开辟新的商业机会

随着临床试验方案变得越来越长、越来越复杂，现场团队手动审查也越来越困难，生成式人工智能正在为市场参与者创造强劲的增长机会。许多资格标准取决于非结构化信息，例如医生笔记、病理报告、用药史、影像摘要和既往治疗详细信息。因此，传统的基于关键词的筛查经常会错过合适的患者或产生额外的人工审核工作。生成式人工智能基于法学硕士的工具可以解释方案语言，提取纳入和排除标准，将其与患者记录进行比较，并为协调员审查提供标准级别的解释。这为供应商提供了提供更先进的筛选平台的机会，这些平台可以提高试验匹配的准确性、减少站点工作量并支持复杂研究的更快注册。

• 例如，2025 年 12 月，麻省总医院布里格姆分校成立了 AIwithCare，这是一家围绕软件平台建立的新公司，该公司使用生成式人工智能来筛选患者的临床试验资格。该平台包括 RECTIFIER，这是一种支持 RAG 的临床试验基础设施工具，可审查诊断、关键健康指标、药物、临床记录和报告等 EHR 数据，以确定资格并支持更快的患者招募。

分割

主要见解

该报告涵盖以下主要见解：

• 人工智能试验资格筛选的技术进步概述
• 商业对试验成本、时间表和注册效率的影响概述
• 主要国家/地区的监管情景
• 主要参与者的新产品发布
• 主要行业发展（战略合作伙伴关系、收购和兼并）
• 按主要地区划分的主要初创企业

按成分分析

根据组件，全球人工智能试验资格筛选市场分为软件/平台和服务。

软件/平台领域在人工智能试验资格筛选市场中占据最大份额。基于人工智能的资格筛选主要通过数字平台进行，该平台提取方案标准、读取临床数据、将患者与试验相匹配并支持招募工作流程。申办者、CRO 和试验中心更喜欢以软件为主导的解决方案，因为它们可以在多项研究中扩展，与 EHR 系统集成，并随着协议的变化进行更新。因此，与服务相比，软件/平台占据了更大的市场份额。

• 例如，2025 年 2 月，Inovalon 推出了临床研究、患者查找服务。这种支持人工智能的解决方案会自动扫描 EHR，并根据特定于研究的纳入和排除标准，持续将符合条件的患者与试验相匹配。鉴于核心价值是通过自动化患者识别和数字筛查工作流程提供的，该开发支持了软件/平台的主导地位。

按部署进行分析

根据部署，市场分为基于云的、本地的和混合的。

基于云的细分市场可能会主导市场。云平台使更新试验标准、管理多站点工作流程、大规模运行分析以及支持分布式研究团队的远程访问变得更加容易。由于许多新兴人工智能供应商都提供基于 SaaS 的平台，因此客户可以更快地部署解决方案，而无需大量的本地基础设施。

• 例如，2025 年 12 月，Anova 在 AnovaOS 平台内推出了免费的人工智能临床试验患者匹配解决方案，将患者连接到超过 200,000 项开放临床试验，并支持跨全球即时研究网络的自动筛选。这凸显了基于云/网络的模型如何扩大访问范围并扩大试用匹配范围，使其超越单个站点。

按技术分析

根据技术，市场分为自然语言处理（NLP），机器学习和深度学习、生成式人工智能/大​​型语言模型 (LLM)、计算机视觉/基于 OCR 的文档智能等。

自然语言处理 (NLP) 领域预计将主导试验资格筛选市场中的人工智能。大多数与资格相关的信息都以非结构化格式存储，例如医生笔记、病理报告、放射学摘要、用药史和方案文本，这是推动该细分市场主导地位的关键因素。试验团队不能仅依赖结构化的 EHR 字段，因为许多纳入和排除标准需要临床解释。 NLP 有助于将这些非结构化信息转换为可搜索数据，从而改进患者识别并减少手动图表审查。

• 例如，2025 年 10 月，Triomics 宣布一家全球领先的癌症中心将整合其人工智能驱动的临床试验匹配和筛选平台。该平台解析患者记录，并通过逐项逐条标准的理由和来源引文显示符合条件的试验，直接支持 NLP 主导的复杂临床记录筛选。

按阶段分析

根据阶段，市场分为第一阶段、第二阶段、第三阶段和第四阶段。

由于这些试验，III 期阶段可能会占据主导地位。它们通常需要更多的患者群体、更多的地点、更广泛的招募地域和严格的招募时间表。随着患者数量的增加，手动资格筛选变得更加昂贵并且研究团队难以管理。因此，申办者可以使用人工智能筛查工具来减少筛查故障，提高站点生产力，并在大型试验网络中更快地识别符合条件的患者。此外，鉴于注册延迟可能会严重影响发布时间表和开发成本，因此它会产生更强劲的商业需求。

• 例如，2025 年 6 月，IQVIA 推出了适用于生命科学和医疗保健的新 AI 代理，表示特定于医疗保健的 AI 应用程序将有助于通过工作流程协调和洞察来增强和简化临床试验。这些实例支持第三阶段的主导地位。

按功能分析

根据功能，市场分为方案标准提取、患者试验匹配、EHR/EMR 筛查自动化、转诊工作流程自动化等。

患者试验匹配部分可能会占据市场上最大的份额。这是人工智能资格筛选的核心商业用例。申办者和试验中心主要采用这些工具来更快地找到符合条件的患者，减少错过的注册机会，并提高招募转化率。因此，能够结合临床数据、资格逻辑、生物标志物信息和转诊工作流程的供应商能够更好地获得更大的收入份额。

• 例如，2026 年 4 月，Massive Bio 宣布发表的一项前瞻性研究表明，其神经象征性多智能体 AI 平台在 3,804 名癌症患者中将癌症患者与临床试验相匹配，速度比传统方法快四倍。这些例子凸显了为什么患者试验匹配仍然是市场上最重要的商业功能。

整合模型分析

根据集成模型，市场分为独立市场和集成市场。

集成解决方案领域有望在未来几年实现增长。当资格筛选与 EHR 系统、病理学系统、临床试验管理工作流程和站点转诊流程直接连接时，它会变得更加有用。集成平台通过持续扫描临床记录并在现有工作流程中显示符合条件的患者，减少了手动上传或输入患者信息的麻烦。这提高了医院和试验中心的采用率，因为研究团队可以在不增加重大管理负担的情况下筛查患者。

• 例如，2026 年 6 月，Nexentis Technologies Inc. 与 Boltz, PBC 合作。该人工智能研究实验室专注于生物分子基础模型和药物发现工作流程，以加速识别针对公司管道感兴趣的选定溶质载体（SLC）蛋白的新型小分子支架。

按治疗领域分析

根据治疗领域，市场分为肿瘤学、罕见病、神经病学、免疫学/炎症等。

肿瘤学领域可能会主导试验资格筛选市场中的人工智能，因为癌症试验通常具有最复杂的资格标准，包括肿瘤类型、分期、突变状态、既往治疗、生物标志物结果、实验室值和性能状态。这些要求使得人工筛查速度缓慢，并增加了错过合适患者的风险。人工智能资格平台在肿瘤学领域尤其有价值，因为它们可以读取大量临床记录、解释生物标志物驱动的标准，并将患者与精准医学试验相匹配。由于肿瘤学也是临床试验活动最大的领域之一，因此与许多其他治疗领域相比，它对基于人工智能的试验匹配产生了更强烈的需求。

• 例如，2025 年，纪念斯隆凯特琳癌症中心 (MSK) 与专注于肿瘤学的生成人工智能公司 Triomics 合作，在 MSK 正在进行的临床试验中部署该公司基于人工智能的临床试验匹配和筛选平台。

最终用户分析

根据最终用户，市场分为制药和生物技术公司、CRO、医院和试验中心、学术医疗中心等。

制药和生物技术公司预计将在市场上占据主导份额。减少入学延迟的最强有力的经济激励是推动细分市场增长的关键因素。他们对人工智能资格筛选的投资是为了改善可行性规划、识别符合条件的人群并支持该细分市场的增长。市场上的主要参与者正在积极关注新产品的发布并支持全球市场的增长。

• 例如，2025 年 5 月，Medidata 推出了 Medidata Protocol Optimization，这是一种基于人工智能的解决方案，旨在改进方案设计、减轻患者和站点负担、加速招募并提高临床试验效率。

区域分析

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根据区域，对北美、欧洲、亚太地区、拉丁美洲、中东和非洲的市场进行了分析。

到 2025 年，北美约占全球人工智能试验资格筛选市场的 50.0%。该地区由于拥有大型临床试验基地、先进的医院网络、强大的 EHR 采用率以及制药和生物技术公司的高支出而占据主导地位。该地区的临床研究中心管理着大量患者。因此，医院和申办者正在采用基于人工智能的筛查平台，以减少协调员的工作量，改善试验的可及性，并在护理过程的早期识别合格的患者，鼓励主要运营参与者之间的战略合作伙伴关系。

• 例如，2026 年 5 月，Advocate Health 与 Lind 合作，帮助更多癌症患者参与可能挽救生命的临床试验。该平台将嵌入 EHR 中，自动筛选患者进行癌症临床试验，同时在入组前进行临床医生的监督。 Advocate Health 表示，手动筛查既费力又难以扩展，而 Lind 的人工智能筛查可以将每个患者的资格评估时间从最多一个小时缩短到几分钟。

预计欧洲市场在预测期内将以显着的复合年增长率增长。该地区的医疗保健系统正在努力改善患者参与临床试验的机会，同时管理分散的数据、多语言医疗记录和严格的隐私要求。这就产生了对人工智能工具的需求，这些工具可以解释本地语言记录中的大量试验数据、提取资格证据并支持注重隐私的患者匹配。

• 例如，2026 年 3 月，myTomorrows 与纳瓦拉大学附属诊所 (CUN) 合作，这是一家隶属于纳瓦拉大学的非公立学术医院。通过此次合作，CUN 引入了人工智能辅助患者试验匹配，将其集成到其电子健康记录 (EHR) 中，并作为其受控临床环境的一部分进行操作。

预计亚太市场在预测期内将以稳定的复合年增长率增长。由于庞大的患者群体、不断增加的肿瘤和罕见疾病负担、不断扩大的医院网络以及不断增加的精准医疗投资，亚太地区正在成为跨国临床试验的重要目的地。这为台湾、日本、韩国、新加坡、澳大利亚、中国和印度等国家创造了强劲的增长机会，这些国家的赞助商正在寻求更快、更有针对性的注册途径。主要公司之间的战略合作正在为市场带来创新产品。 

• 例如，2026 年 5 月，Precision Medicine Asia Limited 与 Lind 合作，在整个亚太地区扩大人工智能驱动的临床试验筛查。该合资企业将公司的区域临床基因组基础设施与 Lind 的证据驱动人工智能平台相结合，以加速跨国试验的患者识别，支持该地区更广泛地采用人工智能支持的资格筛查。

涵盖的主要参与者

全球人工智能试验资格筛选市场适度分散，但日益整合。

该报告包括以下主要参与者的简介。

• Tempus AI, Inc.（美国）
• TriNetX, LLC（美国）
• IQVIA 公司（美国）
• Medidata Solutions, Inc.（美国）
• 科莫多健康公司（美国）
• Trialbee AB（瑞典）
• Massive Bio, Inc.（美国）
• 我的明天（荷兰）
• Antidote Technologies Ltd.（英国）
• TrialX, Inc.（美国）

主要行业发展

• 2026 年 5 月：SEQSTER PDM, Inc. 推出了 1-Click Eligibility，这是一种人工智能解决方案，可帮助研究团队在很短的时间内识别合格的临床试验参与者。许多早期部署已经加快了药物开发时间表。
• 2026 年 5 月：Azra AI 推出了 Agentic AI 临床研究平台。该平台引入了统一患者智能层，可协调分散的 EHR 数据，为整个临床试验生命周期提供支持。