药品与医疗器械企业
集采、DRG/DIP、医保基金监管和医药代表管理趋严后，市场/医学投入不能停留在活动触达，需要沉淀上市后证据、产品价值表达和可审计协作记录。
AI+医疗健康赛道真实世界证据协作
AI-RWS让真实数据产生真实证据让真实证据创造长期价值
真研社连接药品与医疗器械企业、医疗机构和患者真实需求，把临床问题、真实数据、研究方法与合规边界组织成一套可执行、可复用、可追溯的证据协作系统。
Evidence Collaboration System
真实问题
RWS
真实证据
证据产品生命周期资产
协作医院/PI/企业边界清晰
合规伦理、授权、脱敏前置
复用SOP、模板、审计档案
医疗环境的变化，不是让学术协作消失。
而是要求它从“零和博弈”，走向以真实证据为基础的“正和博弈”。
企业沉淀证据资产，医疗机构提升科研能力，患者从院内治疗到院外生活的长期获益，被真实数据看见，被医学证据回应。
真研社的机会，就在这个转折点。
Three-Sided Value
三方都需要真实证据，也需要一套轻量、合规、可审计的协作语言。
医疗机构与临床团队
医生有数据、有问题、有科研与学科建设压力，但缺时间、方法学、统计、项目管理和合规安全感，尤其担心伦理、数据授权、署名边界和“代写”风险。
患者与家庭照护场景
患者和家属最需要的是治疗之外的持续安心：院外随访、阶段性评估、生活质量、照护负担和风险变化，都能被真实数据记录，并转化为医生可参考、家属能理解的医学证据。
Why Zhenyanshe
真研社不是CRO、不是医学写作公司，也不是通用AI工具。
我们的独特位置，是把“RWS方法学 + 医药商业化场景 + 医疗机构科研支持 + 合规审计链 + AI提效”压缩成一个可交付系统。
不同于传统CRO不主攻注册型大型试验，而聚焦上市后观察性RWS、证据资产和轻量项目化协作。
不同于医疗大数据平台不拼数据规模，而把“研究问题到证据资产”的流程做深，强调项目闭环和审计可追溯。
不同于医学写作/咨询不只产出文字，而把方案、伦理、CRF、数据字典、SAP、统计、报告和归档连成证据链。
不同于通用AI助手AI只做副驾驶，关键节点由PI、临床专家、专家顾问团及医学、统计、合规等专家人工审阅签核，降低幻觉和越界风险。
Workflow
把真实世界研究拆成可以被协作、复核和归档的证据链。
问题临床问题/PICO
方案研究设计/伦理路径
数据CRF/字段/脱敏
统计SAP/代码/复核
报告RWE/投稿支持
归档版本/签核/审计
Compliance by Design
合规不是防守项，而是行业竞争力。
政策环境越严格，越需要把资金流、数据流和决策流说清楚、留得住、查得到。
伦理/合同/授权前置
先确认研究问题、经费路径、数据授权和伦理要求，再进入方案或执行。
三线隔离
资金流按合同里程碑；数据流坚持脱敏与最小必要；决策流由PI和专家独立判断。
不越三条红线
不绑定处方、采购、销售或入组；不承诺阳性、发表或推荐；不让企业接触患者原始数据。
Proof
从真实项目里长出的系统，刚好遇上AI应用的窗口期。
某认知障碍创新药长期疗效证据协作
已形成方案、CRF、合作协议和伦理批件等资料，适合展示从临床问题到证据链归档的完整路径。
某心血管中成药周期性用药观察
沉淀立项、随访、统计分析和总结报告经验，为模块化AI-RWS提供早期方法学基础。
浦东老年认知障碍筛查与分层干预场景
围绕基层认知障碍早期识别、社区网格化管理、分层干预和院外随访，支持项目申报、方案设计、数据表单和证据沉淀。
Operating System
真研社的核心资产，是一套能复制的项目作战系统。
D0/E0/A-F项目包、M1-M9模块、六条红线、三线隔离、S1/S3/S4质控和审计证据包，让项目从“靠个人经验”走向“靠系统交付”。
医学/临床研究把问题问对
统计与方法学把设计做稳
AI/数据治理把流程提效
法务合规/PM把边界守住
使用边界：真研社 AI-RWS 面向真实世界研究、医学证据建设和科研协作场景；不替代医生诊疗判断，不处理患者可识别数据，不以处方、采购、销售、发表或特定研究结论作为项目目标。