一家对患者安全、研究透明度和境外数据采信保持审视的外媒，为什么会把一家中国专业招募机构写入“中国速度”的解释链条？
2026年10月29日，全球顶级财经资讯与商业新闻机构彭博新闻社（Bloomberg News）刊发《China Upends Global Drug Development With Cheap and Rapid Human Trials》。零氪科技创始人、首席执行官张天泽在采访中谈到，患者规模和高质量的医疗资源，是中国的先天资源优势。即使罕见病，在中国也拥有不小的患者基数。而借助“专业的AI能力”，能将这份“资源优势”，转化为确定性的“研发能力优势”。
报道随后写到专业招募机构——零氪称，旗下厚普医药每年已经能够帮助超过1万名患者进入研究，而且还在以每年50%的速度增长。
厚普在报道中的位置很明确：在患者规模和医院能力之后，专业招募是支撑新药研发进一步提速的又一核心抓手。零氪、厚普在这里呈现的，正是患者资源如何进入研究流程。
01、患者众多，为什么不自然等于研发高效
中国临床试验的效率已经影响全球药企的研发选择。彭博援引Norstella数据称，中国占全球创新药新启动临床试验的比例，从2008年的不足5%升至2025年的45%。报道援引麦肯锡估算称，中国I期试验每例患者成本约为全球基准的三分之一，招募速度快2至5倍。诺华、罗氏正在扩展在华早期研究能力，跨国药企已经用行动印证这种变化。
速度不仅让研究更早完成，也让药企更早决定是否继续。阿斯利康依据在中国完成的影像学研究，决定终止AZD2068的研发，就是一例。对初创公司，更早知道一个候选药物不值得继续，关系到有限资金还能支撑多久；对大型药企，则关系到后续研发资源如何分配。
这种效率还来自2015年以来的监管改革、患者在头部医院的相对集中、研究者发起的临床试验（IIT）及产业协作。彭博同时追问患者死亡事件、IIT注册与披露、境外数据能否被美国FDA采信，以及欧美对研发活动外流和对华依赖的担忧。效率与这些疑问并列，构成这篇报道的冷峻底色。
但患者多只是潜在资源。研究能否及时找到符合条件、理解研究并愿意参与的人，才决定这些资源能否真正转化成研究进度的加速器。
02、从患者到入组：方案越严苛，信息断点越致命
研究方案会设定具体的纳入与排除条件。疾病分期、既往治疗、基因突变、生物标志物、合并用药等因素，共同决定谁可能适合一项研究。患者池的价值不在于名单有多大，而在于能否持续理解患者的疾病与治疗情况，据此缩小寻找范围。
同样一种疾病，不同患者的分期、治疗线数和检查结果可能完全不同；看似符合疾病条件的人，也可能因一项排除标准而无法入组。招募的准确性，就藏在这些细节里。
接下来是病历筛查。数字工具可以辅助识别诊断、检查、用药和多线治疗记录，比对研究条件，但算法提示不等于入组资格。候选患者仍需经过人工复核和研究中心评估，由专业人员结合完整病历与方案要求作出判断。
患者还需要理解研究目的、潜在风险、治疗安排和退出权利，再自主决定是否参与。初筛匹配、签署知情、完成筛选检查与最终随机入组，是不同环节，各自对应不同的医学与伦理责任。
专业招募机构由此承担信息搜寻、病历初筛和流程协同，研究者负责医学判断，患者自主决定是否参与。技术和服务的作用，是让合适的研究机会更准确地抵达潜在患者，让后续评估和知情流程少一些等待与卡点。
03、科技如何改变招募？十余年数据沉淀与临床级AI破局
把离散的就医资源转化为规范的研究入组，厚普在业务实践中主要依靠两个具象抓手：数据积累与AI技术。
其一是十余年的数据积累。厚普打造的“募海棠患者池”经过长期沉淀，覆盖肿瘤、血液、风湿免疫、神经、内分泌等专科领域。新研究启动时，可以在既有患者连接中根据多维方案条件持续比对，不必每次从零开始大海捞针。2025年，厚普服务体系推动1.1万名患者完成严谨的随机入组，服务覆盖Ⅰ—Ⅳ期临床试验，核心合作伙伴涵盖罗氏、阿斯利康、诺华、默沙东、礼来、辉瑞等跨国药企及国内头部创新药企。
其二是落地在真实医院管理场景中的AI技术。以北京大学肿瘤医院为例，作为国家顶尖肿瘤诊疗中心，北肿常年同时运行千余项临床试验，年住院量近10万人次、日均门诊量达4000人次。在传统管理下，临床试验入排标准多达几十项，面对海量且高度离散的电子病历，医护与研究团队手工逐一翻查极为耗时，且容易出现漏筛。
针对这一真实的科研管理痛点，北京大学肿瘤医院联合厚普、零氪共建了AI智能招募系统；该项目将算法深度融入医院GCP科研管理与患者服务流程，在此前正式荣获了“京津冀医疗管理优秀案例大赛北京赛区二等奖”。在实际运行中，系统并不替代医生判断，而是将算法内嵌于病历比对流程：
高召回策略：面向入排门槛极高、目标人群狭窄的罕见突变或终末期难治肿瘤研究，系统侧重地毯式初筛，召回率保持在99%以上，最大程度避免漏掉潜在患者；
高精准策略：面向患者基数相对充足的常见瘤种研究，系统侧重精准过滤，精准率保持在99%以上，直接降低一线临床团队90%以上的无效人工翻阅损耗。
算法在秒级完成信息初筛后，候选名单仍需由研究中心专家进行最终的医学评估，患者依然需经过严格的线下知情与筛选流程。在此基础上，患者导航员提供科普答疑、流程指导和随访陪伴，医学决策仍由专业人员负责。北京大学肿瘤医院与厚普还通过数字化流程连接智能匹配、电子知情、项目管理和患者服务，让研究相关事项全过程有记录、可追踪。
04、招募快之后，更要经得起全球最高标准的审视
彭博报道中的那些疑问，最终也会落到招募环节。患者是否充分知情、自主选择，隐私是否得到保护；未能入组或中途退出时，能否得到清楚的信息反馈与妥善处理，同样衡量服务的价值。对研究而言，过程留痕、数据追溯与责任边界，决定效率能否转化为可靠的研究质量。
医院、研究者、药企与专业服务机构各自承担一部分责任。对零氪、厚普而言，下一步还要让患者充分了解，把患者保护、流程留痕和质量追踪纳入日常服务，让患者价值与研究质量成为衡量效率的另一把尺子。
从患者资源到研究入组，正是零氪、厚普在彭博报道中所处的位置。宏观优势最终要在具体患者身上兑现，这一环节让“中国速度”有了可以观察、也可以检验的过程。
当合适的患者被找到，在充分知情后自主选择，并以规范的过程进入研究，患者资源才真正变成中国研发效率的优势。招募快之后，仍要让每一位患者的权益和每一项数据的质量，经得起同样的审视。
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