研究药物风险
- 作用机制与靶点特征
- 既往临床与非临床安全性证据
- 药物类别（化学、生物制剂、细胞与基因治疗等）
专业能力
把临床风险翻译成可定价、可管控的结构化变量
传统场景中，保险报价主要参考少量基础变量，难以体现不同研究方案之间的风险差异。我们建立六个一级风险维度，从药物、人群、设计、干预、监测到执行，完整刻画一个项目的风险画像。
专业能力
面向临床试验的多维度风险识别与评估体系
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研究人群风险
- 受试者疾病特征与严重程度
- 脆弱人群（妇女儿童老年人）
- 合并疾病及既往治疗史
试验设计风险
- 研究分期（I / II / III / IV 期）
- 剂量递增方案与暴露水平
- 对照设计、试验复杂程度及关键终点
给药与干预风险
- 给药途径（口服、静脉、局部等）
- 剂量方案与给药频率
- 联合疗法及侵入性操作
安全监测风险
- 安全性监测计划与评价指标
- 停药标准与应对流程
- 风险缓解措施（额外监测、剂量调整等）
研究执行风险
- 研究中心执行条件与经验
- 应急能力与医疗资源
- 项目管理与质量控制
智能体如何赋能风险评估
探索人工智能驱动的风险识别与辅助核保
我们坚持「证据可追溯、规则可解释、人工可复核」——智能体只做准备与辅助，不替代保险机构的承保判断。
方案解析智能体：研究方案结构化解析，关键风险信息提取，生成风险因子清单
风险分析智能体：多维度风险综合分析，生成结构化风险评估报告，辅助风险控制建议
方案比选智能体：不同研究方案风险对比，关键风险差异分析，支持保险方案设计
行业知识智能体：行业风险知识库支持，历史项目经验参考，风险控制措施推荐
智能风险评估与辅助核保为规划建设能力，实际应用需经过专业验证和业务评估。
生命科学创新的风险特征
高投入、长周期、高不确定性的风险特征
从基础研究到产业化，我们把这条链路上的主要风险类型逐一列明。
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- 基础研究
- 临床前研究
- 临床试验
- 注册审批
- 成果转化
- 产业化
基础研究
- 技术可行性风险
- 研发失败风险
- 研发投入损失风险
- 知识产权风险
- 人才与团队风险
临床前研究
- 药物有效性与安全性风险
- 动物实验数据不确定性
- 研发失败风险
- 研发投入损失风险
临床试验
- 受试者安全风险
- 试验药物风险
- 研究实施风险
- 相关责任风险
- 数据合规与质量风险
- 研究机构执行能力风险
注册审批
- 注册失败风险
- 审批不确定性风险
- 临床数据不充分风险
- 政策与法规变化风险
- 时间延误风险
成果转化
- 技术转化失败风险
- 产品质量风险
- 商业化应用风险
- 合同履约风险
- 知识产权风险
产业化
- 产品责任风险
- 供应链风险
- 质量管理风险
- 市场竞争风险
- 持续经营风险
- 合规与监管风险
行业仍待解决的四个问题
临床试验保险不仅需要保障产品，更需要专业风险识别、数字化管理与多方协同能力。
01
风险评估维度有限：传统报价主要参考少量基础变量，难以充分体现不同研究方案之间的风险差异。
02
业务流程分散：询价、报价、投保、保单、报案、理赔等环节可能分布在不同机构与系统中，信息重复提交、人工沟通成本较高。
03
专业信息利用不足：研究方案、安全性资料、风险控制措施及历史赔付数据尚未充分转化为可用于辅助风险评估和保险服务决策的结构化数据。
04
跨机构协同复杂：申办方、CRO、研究机构、保险经纪机构、保险公司及专业风险评估机构之间信息需求不同，缺乏规范化的信息交互与协同机制。