AI破解临床试验统计编程痛点，卫科礼医药寻求融资

临床统计编程是药物上市前的关键一环，但传统模式高度依赖人工编写SAS代码，处理海量患者数据，过程冗长且易出错。致力于用AI赋能临床试验数据统计的「卫科礼医药」（OpenGraphs）正试图改变这一现状，目前公司正寻求新一轮融资。

「卫科礼医药」成立于2025年12月，专注于为全球制药行业提供AI驱动的临床试验全流程解决方案。公司的切入点，正是临床试验中人力消耗最大、重复性最高的环节之一——临床数据统计与分析编程。创始人兼CEO卫星辰拥有美国南加州大学生物统计与流行病学硕士学位，对临床试验数据流的痛点有深刻理解；CTO王欣睿为东京大学大模型方向博士生，具备前沿AI技术的工程化能力。

核心痛点：统计编程效率瓶颈制约新药上市

在药物临床试验中，统计程序员需将海量原始病例数据，通过SAS、R等工具转化为可供药监机构审评的分析结果。这一过程不仅需要编写数万行代码，还需反复验证、修改，耗时数月。随着临床试验设计日趋复杂，人工编程模式已成为制约试验效率、推高研发成本的主要瓶颈之一。全球AI医疗市场正快速增长，利用AI辅助临床数据分析，被视为提效降本的确定性方向。

 

解决方案：用大模型实现“代码自动生成”

「卫科礼医药」的首款产品——AI数据分析工具，瞄准的正是这一痛点。该工具基于大语言模型技术，经过临床统计领域专业语料微调，能够理解统计分析计划（SAP），并自动生成符合监管要求的统计分析代码。

“我们的目标不是替代统计师，而是将程序员从繁重的重复编码中解放出来，”创始人卫星辰表示。“理想状态下，AI可以完成95%的基础编码工作，人工只需审核和微调，这将极大缩短数据分析周期，降低人为错误风险。”

此外，公司规划了清晰的五年产品路线图：从当前的数据分析工具起步，后续将推出AI Medical Writer（自动生成临床研究报告）、AI法规注册工具、AI药物警戒工具等产品，最终打造覆盖临床试验全流程的AI辅助平台。

 

团队背景：产业经验与AI技术深度融合

团队构成是「卫科礼医药」的核心优势之一。

· 首席医学顾问卫刚：拥有超35年临床及医药研发经验，曾任复星医药全球研发中心高级医学总监，在创新药临床开发及注册上市方面有丰富实战经验。

· 首席AI顾问松尾丰（Yutaka Matsuo）：东京大学教授、日本AI策略会议主席、软银集团非执行董事，是日本AI领域最具影响力的学术权威之一。

· 核心团队：融合了生物统计、临床运营、大模型算法等多领域人才，具备将技术与产业需求深度结合的能力。

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商业模式与市场空间

公司目标客户明确，主要为国内外大中型制药企业、CRO（合同研究组织）。商业模式采用SaaS订阅+项目制服务，为客户提供标准化工具及定制化解决方案。

全球TOP20药企每年在临床试验运营上的支出超过500亿美元，AI辅助工具的渗透率每提升1%，即意味着数十亿美元的市场空间。

 

现阶段进展与规划

公司已完成产品概念验证，正与意向药企沟通POC（概念验证）合作。本轮融资将重点用于：

产品迭代：完成AI数据分析工具的产品化封装。

市场验证：推动与2-3家国内头部药企或CRO的试点合作。

团队扩充：重点招募临床数据专家、算法工程师等核心岗位。

「卫科礼医药」希望从临床试验效率最低的环节入手，用AI为这个严谨、传统的行业带来切实的改变。