أطلق الباحثون TrialAtlas، وهي منظمة بحثية متعددة الوكلاء مدعومة بالذاكرة مصمّمة لمساعدة تخطيط التطوير السريري (CDP). ينسق النظام وكلاء متخصصين لتركيب الأدبيات، والاستخبارات التنافسية، والتحليل التنظيمي لتوقع مخاطر التطوير.
- يتعلّم TrialAtlas من التجارب السريرية التاريخية وتطبيقات الأدوية الجديدة (NDAs) السابقة لترسيخ قراراته في الخبرة المتراكمة.
- قيّم الفريق النظام باستخدام TrialAtlasBench، وهو مجموعة بيانات تضم 291 رسالة استجابة كاملة من إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA) تغطي كشف النواقص، وتحسينات التصميم، والتنبؤ بالنجاح.
- في كشف النواقص، حقّق TrialAtlas درجة F1 بنسبة 50.0٪، متفوقًا على أقوى خط أساس بمقدار 6.1 نقطة.
- وصل إلى دقة متوازنة بنسبة 85.3٪ ودرجة F1 بنسبة 84.7٪ للتنبؤ بالنجاح التقني والتنظيمي، محسّنًا الخطوط الأساسية بمقدار 6.7 نقاط في الدقة المتوازنة و12.0 نقطة في معامل كوهين (Cohen's kappa).
- في التقييمات الخبيرة، قُدّرت 86.4٪ من مخاوف TrialAtlas المولَّدة بأنها صالحة، مقارنة بـ 83.1٪ لـ OpenAI DeepResearch و59.3٪ لـ Gemini DeepResearch.
يهدف النظام إلى تقليل الطبيعة المكثفة للعمالة والذاتية في تخطيط التطوير السريري من خلال توفير رؤى قائمة على البيانات حول تصميم التجارب والنتائج التنظيمية.