西安交通大学研究人员在中华医学会第十五次数字医学学术年会作口头报告

2026年9月10日至12日，中华医学会第十五次数字医学学术年会在云南昆明举行。本次会议由中华医学会、中华医学会数字医学分会主办，云南省医学会数字医学分会承办。西安交通大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系米白冰副教授课题组研究生王小珲在会上作题为《基于Hermes的智能EDC表单设计——面向真实世界研究的低成本工作流》的口头报告，介绍团队在电子病例报告表（eCRF）自动化构建方面的研究探索。该研究由课题组内孟保森、王小珲、冉竹逸三名研究生共同完成。

图1 中华医学会第十五次数字医学学术年会

电子病例报告表是临床研究数据采集的重要工具，在研究启动阶段，将Word、PDF等格式的病例报告表设计稿转化为电子数据采集（EDC）系统中的可用表单，通常需要研究人员逐项创建字段、配置选项编码，并设置计算公式和逻辑跳转。面对字段数量多、表格结构复杂的研究项目，这一过程耗时较长，也容易出现人工转录与配置错误。

针对上述问题，团队构建了基于Hermes Agent的REDCap表单自动化生成流程。该流程利用大语言模型解析源文档中的题目、选项及分支规则，生成结构化字段，并通过元数据校验检查字段命名、数值范围、计算公式和分支逻辑，随后完成表单部署。项目创建后，系统还可通过注入测试数据，验证分支跳转、计算字段等功能，将文档解析、表单构建与功能验证衔接起来。

报告介绍，团队采用一份包含530个字段的标准CRF文档开展自动化流程与人工建表的对照测试。初步结果显示，自动化流程平均生成时间为58分钟，较人工流程的152分钟缩短94分钟，降幅为61.8%。在本次测试中，自动化流程的字段识别完整度、字段类型匹配率、分支逻辑正确率及分支逻辑动态行为通过率均达到100%，显示出提高建表效率、准确还原表单结构与逻辑的应用潜力。

图2 口头汇报现场

在提高效率的同时，研究还注重流程的可校验与可追溯性，通过修改前备份元数据、提交前试运行预览、限制计算公式语法等措施，对模型输出和部署过程进行约束。本次测试也发现，自动化流程在选项值准确率、缺失数据代码可识别性方面仍有改进空间，后续需结合更多类型的CRF文档进一步优化，并开展正式的用户接受度与可用性评估。

此次报告展示了团队将人工智能应用于临床研究数据采集准备环节的探索，为减少重复性建表工作、缩短研究启动时间提供了可供进一步验证的技术路径。围绕真实世界研究需求，相关工作还将探索数据录入预填、数据质量监控等应用场景，为临床研究数据管理提供支持。

供稿：王小珲

审校：冉竹逸

终审：米白冰