随着大型临床试验尤其是CV trials不断扩大，一个过去并不突出的问题正在变得越来越重要：多年积累下来的临床数据，究竟能不能真正变成企业资产？一个大型trial可能同时产生labs、ECG、X-ray、PFT、imaging、EDC、ePRO、biomarker等数据，但这些数据往往来自不同vendor，使用不同格式、标准和时间体系。完成单个trial的统计分析可能没有问题，可一旦希望跨trial分析，数据碎片化的成本就会迅速暴露。

这件事的重要性正在被Clinical AI进一步放大。未来如果希望进行跨trial的safety signal detection、patient stratification、digital biomarker discovery，甚至训练ECG、imaging和multimodal foundation model，第一步不是选择哪个LLM，而是让机器能够持续找到、理解和连接历史临床数据。如果每启动一个AI项目，都需要重新寻找数据、确认版本、mapping变量、对齐时间轴和清洗数据，那么AI很难真正规模化。

商业市场其实已经出现不少解决方案，包括Medidata Rave、Oracle Clinical One、Veeva Vault Clinical Data、Clario、Saama等，只是各自解决的问题和能力边界并不相同。另一条路线则是利用Databricks、Snowflake结合AWS或Azure，建立企业自己的clinical data layer。因此真正值得管理层讨论的问题并不是简单的“买哪个软件”，而是buy还是build，以及哪些能力必须长期掌握在企业自己手里。

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