运营高层 / PM
1TIMELINE 失控
LPI推后 = 上市推迟，专利期损耗
行业平均 > 130 天
项目超期率 ~ 70%
项目超期率 ~ 70%
这四个痛点不是独立——它们都源自一件事：SSU 没有数据驱动。数据缺位 → 选中心拍脑袋 → 启动慢 + 入组差 → 风险无法定价 → 只能"努力承诺"。
① 数据底座 → ② 匹配算法 → ③④ 启动 & 入组 → ⑤ 服务保障 → ⑥ 商业承诺 ——完整因果链。
行业最厚 SSU 数据库——159 字段 × 1000+家完整覆盖 × 95% 饱和度。
CDE 试验库 34,837 / Clinicaltrial 122,926 / Chictr 580,431。3 项数据服务能力——定制化分享 · 组合分析 · 日常运营——把 159 字段的数据资产做成可订阅、可调用、可对赌的燃料库。
是 ②③④⑤ 的燃料：没有数据，后面五边都立不住。
8 维度 × AI 评分，牵头 + 分中心双引擎，把"选中心"从经验值变成可解释打分。
8 维筛选体系（PI 4 + 中心 2 + 患者 2）+ 2 个推荐引擎（牵头 / 分中心评分逻辑）。展开维度表 ↓
| 维度组 | 维度 | 数据支撑 | 对应客户痛点 |
|---|---|---|---|
| PI 维度（4） | ① PI 兴趣点 / 既往发表 | 85% 备案医院资深人力覆盖、学术发表追踪 | 不知 PI 是否对该领域感兴趣 |
| ② PI 竞争试验情况 | PI 在研项目实时追踪、精力分配 | 不知 PI 手上项目多、影响精力 | |
| ③ 与牵头 PI 关系 | 300+ 三甲合作中心、PI 关系网络 | 不知 PI 是否愿意配合牵头 | |
| ④ 与申办方关系 | 历史合作记录、满意度评级 | 不了解既往合作体验 | |
| 中心维度（2） | ⑤ 科室既往承接试验 | 500 家 Site、科室项目历史 | 不了解科室经验和执行力 |
| ⑥ 中心启动速度 | 真实运营数据 · 平均 90 天 / Top 61 天 | 不知哪些中心启动快 | |
| 患者维度（2） | ⑦ 城病原量 | 210+ 城市覆盖、95% 从业者数据库 | 不知中心所在城市患者来源 |
| ⑧ 入组潜力 | 历史入组数据 · Top5 9-15 例/月 | 无法预测哪些中心入组快 |
① 燃料 → ②；② 选对 → ③④ 自然兑现。
75 天启动 + 96% 一次通过，行业 1.5 倍速——快不在省步骤，快在不返工。
7 节点标准化 SOP（PSV 前置 / 立项 / 伦理 / 合同 / 遗传办 / 启动前 / 启动会，执行细节见过程白皮书）+ 过程保障 5 件套——启动慢 / 伦理 / 合同 / 遗传办 / 多中心并行。
② 选对 → ③ 才快——速度是 site intelligence 的副产品。
Top5 月均 9-15 例，Top30 贡 96% 入组——选对中心，入组自然到位。
入组潜力预测算法 = 历史入组数据 + 8 维加权。Top20 贡 81% 入组，Top30 贡 96%——这不是头部魔法，是选对中心的因果结果。
② 选对 = ④ 实现——因果不是两件事。
国内最重的本地化 SSU 团队——354 人 × 91 城 × 1000+ 医院，boots-on-ground 不打折。
数字化系统支撑：备案流程入库 70% / 资深人力 85% / 关键节点 100% 标准化 / CTMS 全程追踪——既要数字化效率，也要本地化温度。
②③ 算法 + 流程的 boots-on-ground 落地。
敢对赌 = 选对中心的副产品。RSV 三期 100% 对赌完成，不是承诺，是已发生事实。
②③④ 兑现 → ⑥ 才敢承诺。