IVD企业的CTO这块怎么干？

作为 CTO，信息源应该是多层结构：底层是一手学术与监管原文，中层是高质量行业与投行研究报告，顶层是“AI 信息流”，用工作流平台自动抓取、清洗、去重和总结，最终以“每日技术 + 行业简报”的形式推送给核心团队。

真正高质量的信息往往需要摒弃噪音，自主建立精准高效的资讯渠道。关注内容大致分为技术趋势、临床应用、产业生态和政策方向四个维度，但这四个方向的信息海量且分散，需要系统化处理。

技术趋势：关注检测技术路线（免疫、分子、POCT、质谱、多组学）、AI/算法、自动化与样本前处理的新工艺。将顶级学术期刊、学术会议摘要及专利数据库作为最原始的信号源，并通过自动化工具构建“学术抓取+技术摘要”流程，将最新研究及时转化为针对本公司技术栈的分析内容，使决策具备前瞻性。

• 临床应用：明确哪些指标真正改变了临床决策路径，比如伴随诊断、微生物快速药敏、重症监护指标的应用场景。核心并非仅关注“技术能实现什么”，而在于“临床和支付方是否买单”。对于临床价值与市场准入，HTA/Market Access等内容能够揭示支付方的真正需求，相关指南与报销政策也是制定产品策略的重要参考。借助AI工作流，每日自动追踪指南更新、支付政策变化，并将研究拆解为结构化信息，从而高效产出本周与产品线相关的证据动态。

• 产业生态：了解市场规模、增速、竞争格局、渠道与招标、海外市场与本土替代节奏。不仅凭单一咨询公司报告决定战略。通过全局行业报告、上市公司年报、并购公告以及行业协会白皮书，可多层次交叉验证市场规模、增速、竞争格局等信息。借助AI实现多源信息统一抓取和结构化分析，形成随时间动态更新的内部“市场数据库”，为战略制定提供强有力的数据支撑。

• 政策方向：关注注册审评、技术审评要点、指南更新、医保支付与集采趋势、LDT/实验室自建项目监管演变。作为行业的硬约束，更需直接关注官方原文和权威解读。无论是FDA、欧盟IVDR还是中国NMPA的指南和决策摘要，都是制定产品路径和证据要求的基准。通过自动化流程，实时订阅政策原文，分类识别监管类型，并为每条政策输出影响分析摘要，快速推送到相应团队，确保企业合规与前瞻。

这四个维度决定了你的产品路线图、注册策略、临床合作以及并购与生态选择，因此信息系统必须围绕这四个“订阅频道”来设计，而不是“随缘刷到什么看什么”。

一. 设计逻辑

要设计一套适合IVD企业的信息处理系统，首先是在底层建立多样化的数据采集，然后通过中间层进行清洗、检索和智能处理，最终在顶层实现面向不同业务角色的信息分发及Copilot工具支持。技术趋势、临床应用、产业生态和政策方向贯穿整个流程，各环节需结合自动化AI工具进行细致拆解。通过工作流，可以大幅提升团队筛查、分析和分发信息的效率，决策环节也相应得到加速。

图1：源自作者自搭应用截图

二. 实操层面

IVD行业的信息源广泛，包括企业官网、新闻中心、财经发布、Springer Nature等论文数据库、PubMed、学术会议网站和行业数据库。可以使用n8n http request定时采集这些渠道的数据，实现关键词自动过滤和推送。例如，针对LDT研发参考平台，系统能够自动抓取最新病原体检测及引物设计数据，并分发给研发、市场或临床团队。实验报告也可通过数据自动分析平台，对接公司数据库及外部资料，实现自动生成和推送解读；新数据上传后还能自动触发分析流程生成个性化报告。

IVD行业专用数据库主要包括国际病原体检测与基因序列数据库（如NCBI、EMBL-EBI、GISAID等）、国内权威平台（如国家基因库、国家药监局）、学术文献和指导标准库（PubMed、Nature、国家卫健委公告等）、专利与监管数据库（WIPO、FDA、NMPA等）、以及ISO/CLSI标准、行业财报和招投标平台等。访问这些源头时，需遵循API接口、数据集批量下载与网页抓取等多种方式，并严格遵守合规和版权许可要求。各类数据还需做元数据标准化、去重与版本化处理，并兼顾中英文双语和地区属性。

三. 案例分析

分析一个“分子技术情报雷达 + 政策雷达 + 每日 Digest 邮件”案例：

3.1 分子技术情报雷达

3.2 政策雷达

3.3 论文 / 技术追踪

图4：分子诊断论文 / 技术深度追踪

总结

真正做到“摒弃喧嚣、打破信息壁垒”，需要明确技术、临床、产业和政策四个维度以及获取每个维度的权威一手源。用咨询公司与行业报告做“视角校准”，而不是决策依据。用自动化AI编排工具，把抓取、分类、去重、总结、推送自动化，形成属于 CTO 的专属“AI 资讯频道”。如今，AI驱动的信息收集与深度分析已成为IVD行业新常态。搭建属于你自己的自动化工具，冲破信息噪音，实现更深层次的价值挖掘。对于每一位IVD领域的工作者来说，掌握新一代工具，将是信息管理和内容生产能力升级的重要机会。