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北京时间2023年4月12日，上海耀乘健康科技有限公司（以下简称“耀乘”或“耀乘健康科技”）于上海发布，先声药业集团旗下聚焦肿瘤领域的创新药公司先声再明携手耀乘，已于3月底正式成功部署 AuroraPrime Create 临床研究文档生成系统（以下简称“Prime Create”），应用于临床研究方案及CSR（临床研究报告）的撰写，旨在赋能先声再明医学团队提升内容撰写及团队协作效率，构建企业级临床研究知识库，实现对试验文档内容的知识沉淀及数智化应用。
先声再明 高级副总裁宋文杰女士表示：
“创新研发是我们最为核心的竞争力，再明非常注重每个临床研究项目的全流程细节，从临床试验方案设计，到试验上线运营，再到生物统计及CSR撰写，我们始终秉承着严谨的态度，以保证每一项创新研发结果的科学性，这一过程往往需要耗费巨大人力及时间成本。在保证严谨、合规的前提下，先进的计算机技术或系统产品有望赋能企业临床研究，提高运营效率。这次与耀乘的合作从文档撰写场景为起点，希望能通过企业级系统来优化整体工作流程、提升撰写及协作效率，并借由机器学习等技术完成对于当前及过往文档内容的理解及提取，让文档内容及试验数据都能在系统内顺畅流转，最终实现临床研究文档智能化。"
耀乘健康科技临床技术服务与咨询副总裁许荣怀女士表示：
“我们非常荣幸能为先声再明提供耀乘创新的临床研究系统。Prime Create 不止是医学团队重要的文档内容撰写工具，其底层对接 Clinical Logic Engine （耀乘临床逻辑引擎），系统通过对于结构化内容的理解，Prime Create 将在医学团队不断产出方案和CSR文档及导入相关内容的过程中，为企业沉淀临床研究的宝贵知识与经验。这不仅能为后续试验文档撰写提供可靠的内容参考，更让智能化辅助生成专业文档内容成为可能。Prime Create 赋能医学撰写团队提升内容产出质量及效率，也为企业所需求的更多基于文档内容的数智化场景打下坚实基础。”
关于先声再明
先声再明（ZAIMING）是先声药业集团旗下专注于抗肿瘤创新药研发、生产和商业化的生物医药公司。2023年起独立运营，致力于以突破性治疗手段, 解决中国乃至全球肿瘤领域巨大的未满足临床需求。再明着力打造高价值创新研发管线，已上市产品组合包含科赛拉®、恩度®、恩维达®三款全球创新药，正创造业绩快速增长曲线。再明与全球合作伙伴的协同创新，为临床提供更有效的治疗手段，让更多肿瘤患者再次看到生存的光明。
关于耀乘健康科技
耀乘健康科技专注于生命科学及消费健康领域，致力于开创全球领先的新一代临床研究SaaS平台，以全球领先的云计算、大数据、AI等技术赋能创新临床试验和真实世界研究，实现由临床研究文档和数据驱动的流程自动化和决策智能化，保障数据一致性，提升运营效率，加速全球生命科学与消费健康的创新研发。
提升生命科学创新研发效率，缩短创新产品进入市场的周期。
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Shanghai｜Engineering｜Published 2023-06-02
1. Engage in AI research and development in the field of clinical and biomedical informatics, including data collection, algorithm research, and model building.
2. Explore innovative applications of AI and be responsible for the application development of NLP technology in specific business scenarios.
3. Build machine learning platforms and frameworks, including algorithm implementation and system development.
4. Keep up with the latest developments in cutting-edge technologies in the industry and integrate them into the existing technical system to continuously enhance the platform's capabilities and meet business needs.
5. Provide insights and take the lead in implementing AI initiatives based on practical application products and scenarios within the company.
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2. Practical experience in implementing AI applications, preferably with experience in building from scratch and continuous optimization.
3. Familiarity with cutting-edge research in natural language processing, extensive research experience, and preferred experience in training and applying large-scale language models.
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5. Familiarity with at least one machine learning framework such as TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, etc.
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