结营不是终点：AI+CER实战营先锋班，八节课走完CER全流程

2026年10月24日，周六上午，AI+CER实战营先锋班的最后一节课结束了。

这节课的主题是"PMS检索与数据分析"——用AI完成FDA MAUDE数据的清洗、翻译与归类，整理召回信息，逐条填入CER模板。讲完最后一个实操步骤，这一期课程正式画上句号。

八个周六，八节课。从AI智能体入门到CER策略评估与竞品分析，从临床文献检索策略到文献跨库去重与初筛，从复筛判断到临床数据提取Skill封装，再到定性分析与报告撰写——一整套临床评价报告（CER）的工作流，被拆成八节课，一节至少一个实战技能。

01 最后一课：把"查得全、理得清"交给AI，把判断留给自己

模块八的内容，是CER撰写中最容易被忽视、也很容易出错的环节——上市后监督（PMS）数据。

面对NMPA和MAUDE数据库，学员学会了用AI完成：多批次导出文件的合并与清洗、按器械/患者问题语义归类、召回信息的整理与留痕。课程反复强调一条红线：AI负责效率和初筛，人工负责核对与责任。所有AI生成的内容，最终都必须人工复核、截图留痕，严禁直接提交。

这正是整期课程的底色——用AI提效，但永远守住专业判断这条线。

02 从0到1：八节课，一条完整的CER工作流

回顾这八节课，内容不是零散的技巧，而是一条完整的链路：

基础阶段（第1—3节）：AI智能体入门与工具链搭建、CER策略评估与竞品分析、临床文献检索策略制定。

实操阶段（第4—7节）：文献跨库去重与初筛、文献复筛判断、临床数据提取Skill封装、定性分析与报告撰写。

进阶模块（第8节）：PMS检索与数据分析——用真实数据库实操，把上市后数据变成报告里的证据。

课程最初计划两个月讲完，但因为单节课知识密度过高，最终调整为每周一节。慢下来，是为了让每一节课都能真正"落地"——有实操、有产出、有能立刻带回工作的成果。

03 把重复的事交给AI，把责任留给自己

这一期课程贯穿始终的方法论，可以浓缩成三句话：

• 重复性、规则明确的工作，优先交给AI；

• 所有过程留痕、可追溯；

• 关键环节，必须人工复核。

学员们在课上学会了：用WPS智能分析直接完成数据归类统计；用封装好的Skill，基于临床评价报告模板自动回填内容，仅需微量人工调整。

工具在变，但专业机构的底线不变：AI是助手，不是替代者；效率要提升，责任要清晰。

04 结营不是结束：一个月陪跑刚刚开始

结营当天，学员收到了结营证书。而这期课程的句号，画在了"陪跑"上——

接下来的一个月是陪跑期：学员可以在群内随时提问，我们会根据问题情况安排集中答疑，并持续分享更新的工具。结营安排里还包含两项资料福利：不同省市二类前置审评调研报告，以及各省市医保收费相关调研报告，都将同步分享给所有参训学员。

结营，不是课程关系的结束，而是"用起来"的开始。八节课种下的种子，会在一个月的陪跑里，真正长成工作流。

从今天起，这批学员将带着一套完整的方法论回到各自的工作岗位。而AI+CER实战营的故事，才刚刚开始。

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写在最后：我是伟莉老师。如果你也在做医疗器械注册或临床评价，想看看AI能把这条流程提速到什么程度，欢迎加我微信，聊聊你的场景和困惑。