Все кейсы
Pharma · clinical research

Trial Protocol Drafter

Multi-agent generation (5 агентов): Design Agent задаёт архитектуру исследования, Sample Size Agent считает мощность через R-statistical bridge (не LLM-формулы), Eligibility Agent — критерии включения/исключения, Literature Agent — RAG-поиск аналогов (ClinicalTrials.gov + PubMed), Regulatory Agent — ICH-GCP + ФЗ-61 валидация. Финальный pass на соответствие ICH E6 R3 + СРКИ РФ.

96%
полнота протокола vs ICH-GCP checklist
100%
корректность sample-size
65%
разделов без правок
88%
RU-regulatory specifics
Что это даёт

Сборка протокола клинического исследования — 4-8 недель работы команды из medical writer, biostatistician, regulatory affairs. Trial Protocol Drafter не заменяет команду, но даёт «черновик готов на 65% за 25 минут»: команда дальше валидирует, дополняет специфическими разделами и подаёт регулятору.

Главное преимущество

Sample-size через R, не через LLM-формулы

LLM-only генерация sample-size — это invitation to disaster (модель «придумывает» правдоподобные числа без математической основы). Trial Protocol Drafter делает power analysis через настоящий R с верифицированными библиотеками (pwr, gsDesign), как делает biostatistician руками. Это значит: числа выдержат любую проверку peer-review и FDA-meeting.

Как работает

Пошаговая архитектура

01

Input гипотезы

Краткое описание: исследовательский вопрос, drug profile (если известен), популяция, целевая endpoint. Дополнительно — reference protocols от похожих trials.

02

Agent: Sample Size

Через R-statistical bridge (rpy2): power analysis (pwr-package), adaptive designs (gsDesign), survival sample-size (powerSurvEpi). Output — обоснованное число пациентов с references на формулы.

03

Agent: Eligibility Criteria

RAG над FDA guidance + EMA + Росздравнадзор-methodics. Извлекает типовые inclusion/exclusion для therapeutic area. Cross-check на безопасные контроли (защита уязвимых популяций — beneficiaries, children, etc.).

04

Agent: Statistical Analysis Plan

По endpoint'ам — выбор statistical methods (Kaplan-Meier для survival, mixed-models для repeated measures, и т.д.). Sample-size assumptions для multiple comparisons. Output — SAP-секция в стандартном формате.

05

Agent: Ethics & Safety

Risk-benefit analysis, informed consent template, DSMB charter outline, stopping rules. Соответствие Declaration of Helsinki + СРКИ РФ.

06

Regulatory-validator

Финальный pass: rules-checker по ICH E6 R3 + LLM-проверка по checklist'у Росздравнадзора. Output — список missing/weak sections для manual edit.

07

Document assembly

Финальный DOCX в стандарте ICH M3 (R2) или CONSORT (если RCT). With reference tables, abbreviations, signature blocks.

Под капотом

Стек, который не запирает

LangGraph для multi-agent orchestration (5 agents с shared state)

R-statistical bridge через rpy2 — pwr, gsDesign, powerSurvEpi-packages

RAG над FDA guidance + EMA + Росздравнадзор-Methodics (~5K документов)

GigaChat для всех generation tasks (длинный context для подобных документов)

Custom validator-rules engine для ICH E6 R3 checklist

Output rendering через python-docx → CONSORT/ICH-compliant DOCX

Кому подходит

Идеально для

  • R&D-отделы фарма-компаний
  • CRO (контрактные research organizations)
  • Академические исследовательские центры (НМИЦ, университеты)
  • Биотех-стартапы — first protocol для FDA pre-IND meeting
Чего НЕ делает

Границы кейса

  • Не подаёт протокол регулятору — это работа sponsor / CRO
  • Не разрабатывает drug — только обертывает existing science в trial-protocol
  • Не работает с device trials (только pharmaceutical / biologic)
  • Не заменяет medical writer / biostatistician / regulatory affairs — даёт им хороший draft
FAQ

Частые вопросы

Поддерживается через gsDesign и adaptDiag (R-packages для adaptive designs). Master protocols, platform trials — custom-extension за дополнительные 4-6 недель.

Trial Protocol Drafter

Покажем на ваших данных
за 1-2 недели

Подключаемся к ограниченной выборке, разворачиваем PoC на ваших реальных кейсах. Оценка качества, точности и UX — на вашей специфике, не на наших красивых демо.