Mendel.ai 通过自建患者数据平台，鼓励患者主动提交病历，利用算法将患者与合适的临床试验进行匹配，直接切入传统患者招募流程。这一模式为临床试验产业链引入了新的数据驱动参与者，其本质是对传统依赖CRO（合同研究组织）和医院的患者招募体系的补充，而非替代，旨在解决临床试验中患者招募这一耗时、高成本的瓶颈环节。
产业链新角色：数据平台如何嵌入
传统临床试验患者招募流程中，药企主要委托CRO或医院寻找受试者，信息传递链条较长，尤其对罕见病等小众疾病的招募效率低下。Mendel.ai 这类AI平台作为产业链中游的新参与方，通过自建数据平台直接连接患者与临床试验。其核心价值在于利用算法处理医疗记录、医学文献以及患者主动上传的病理内容，与受试药物信息进行匹配，帮助试验主体更快找到合适的受试患者。这种模式不替代CRO或医院的既有职能，而是通过数据流优化了上下游（药企、CRO、医院、患者）之间的信息匹配效率。
数据流如何重塑上下游协作
在Mendel.ai的模式下，数据流由患者主动提交病历开始，平台算法将其与药企或CRO发布的试验方案进行匹配。这一过程改变了传统由医院或CRO单向筛选患者的模式，让患者能够主动参与匹配。对于上游而言，平台积累的患者数据可作为AI数据集供药企进行更精准的试验设计；对于下游，药企和CRO可直接获取经过算法预筛选的潜在受试者池，从而降低因招募不足导致的临床失败风险。据行业统计，近三分之一的III期临床因患者招募问题而失败，AI平台的介入有望缓解这一痛点。
常见问题
### Mendel.ai 与传统CRO是竞争还是合作关系？
补充关系。 传统CRO依赖医院和医生网络进行招募，而Mendel.ai通过患者主动提交病历的数据平台进行匹配。两者可形成协作：CRO可借助Mendel.ai的数据匹配能力扩大招募范围，Mendel.ai则借助CRO的临床试验执行能力完成后续流程。
### 患者提交病历后，数据如何保证隐私安全？
Mendel.ai平台的具体隐私保护措施官方尚未公布，但作为正规医疗数据平台，通常会遵循相关法规对患者数据进行脱敏处理，确保匹配过程不泄露个人身份信息。建议患者在提交前仔细阅读平台的隐私政策。
### 这种模式对哪些类型的临床试验帮助最大？
对小众疾病和罕见病的临床试验帮助尤为显著，因为这类试验的患者基数小，传统招募方式难度极高。Mendel.ai通过算法广泛匹配患者主动提交的病历，能够触及传统招募渠道难以覆盖的潜在受试者。