DeepEnroll是一种跨模态推理学习模型，能够有效匹配招募标准与病人记录。EHR变分自动编码器（EVA）生成逼真的电子健康记录（EHR）序列，提升疾病研究。SPOT方法通过历史数据预测临床试验结果，提高各阶段试验的准确性。TREEMENT模型提供个性化患者试验匹配，验证其优越性。TRIALSCOPE框架提取实际世界证据，优化临床试验设计。TrialMind利用人工智能提升文献综述效率，推动临床研究发展。