Zifo 的 AI 驱动临床报告解决方案获 2026 CDISC AI 创新挑战赛亚军

获奖与背景

2026年9月25日，PR Newswire UK 报道，Zifo 在 2026 CDISC AI Innovation Challenge 中凭借 TLFGenix 获 runner-up。TLFGenix 是 AI 驱动的临床试验表格、图形和列表（TFL）生成方案，在 Use Case 3：AI-Driven Tables, Figures, and Listings Generation 中获认可。该用例要求用 AI 自动创建临床输出，同时保持从研究目标和统计分析到最终 TFL 的可审计连接。这是 Zifo 连续第二年获奖：2025 年它曾因 USDM 驱动研究设计及临床数据生命周期语义追溯方案获 runner-up。TFL 是统计分析和报告的关键输出，生产通常需专业编程、解读研究文档和大量审查，以确保准确、一致、可追溯与合规。

TLFGenix 的运作与特点

TLFGenix 是端到端 AI 流水线，将 SAP 和 ADaM 数据集转为可追溯 TFL。六个专门代理分别将 SAP 数字化为结构化逻辑模型、分析 ADaM 数据、生成与 ARS 对齐的分析规范、产生 R driver scripts、在网络隔离沙盒中执行、检查模式与输出一致性。统计师在代码生成前批准分析规范，并签署每个 TLF。所有模型运行在安全内部基础设施，临床数据保留在企业边界内。血缘图连接目标、终点、分析和结果；SAP 或已批准规范变化时，系统识别受影响输出，选择性再生和再批准。每个 TLF 含结构化证据记录，包括追溯矩阵、执行日志、生成代码和批准记录，减少重复编程和人工错误，同时保留专家监督和可审计性。该方案连接研究目标、分析要求、元数据和 CDISC 对齐数据标准，把自动化与人类专业知识结合，而非替代科学或统计判断，帮助团队减少重复工作，同时保留监管环境所需的监督、透明度和控制。Zifo 临床服务与 AI 扩展负责人 Deepak Ananthan 表示，TLFGenix 是端到端 AI Clinical workbench 的一部分，也是 Practical AI 计划关键组件，旨在通过清晰可衡量价值的真实用例推动行业采用 AI；它结合 AI、CDISC 标准和成熟统计编程实践，人类仍掌控审查与决策。他高兴这种实用、ROI 导向的方法第二次获 CDISC 认可。

比赛、意义与后续

2026 CDISC AI Innovation Challenge 收到 30 个组织和个人参赛者的 50 份提交，比 2025 年首届 22 份增加逾一倍；作品按创新性与相关性、技术质量与可行性、标准整合、追溯性和影响独立评估。Zifo 还提交了用于自动化测试的 AI 合成数据生成方法，聚焦创建真实 SDTM 和 ADaM 数据集，并清晰追溯源输入和元数据。2025 年，Zifo 两个方案分别把临床研究方案转为结构化、合规的 USDM 输出并带验证和追溯；以及在交互式临床数据血缘环境中连接方案、病例报告表、SDTM、ADaM、TFL、Biomedical Concepts 和 USDM。TLFGenix 进一步将标准创新扩展到临床分析与报告，符合行业目标：建立更连接的临床数据管道，让信息从方案和研究设计流向数据收集、分析和报告，并具更高自动化与可追溯性。赛事与 CDISC 360i 对齐，探索标准、技术和自动化如何支持端到端临床研究数据流。CDISC 称，该挑战赛为供应商、研究人员、制药组织和其他创新者提供协作平台，探索 AI 和机器学习如何推进临床研究数据标准采用与影响；计划 2025 年启动并继续为年度倡议。Zifo 将在 2026 年 10 月于丹佛举行的 CDISC US Interchange 上展示 TLFGenix，获胜和 runner-up 方案预计展示。Zifo 是面向科学驱动组织的 AI 和数据驱动企业信息学全球领先使能者，服务覆盖研发、制造和临床领域，涉及制药、生物技术、化学品、食品饮料、油气和快消等行业，受全球超过 190 家 科学组织信任。CDISC 是 501(c)(3) 全球非营利慈善组织，通过临床研究数据标准简化研究并连接医疗，其标准支持从方案到分析报告的临床研究。