组队推演 种子：母义明

疾病类目 （种子研究者最常做的类目， 点击增减；数字=种子在该类目的试验数）

非胰岛素依赖型糖尿病 20肥胖症 9

试验归类 （默认种子最常做的归类； 数字=种子在该归类的试验数。候选的同归类经验计入排序）

II–III期 28I期 1

申办方 （可选；点常合作者或输入全称）

诺和诺德（中国）制药有限公司 9丹麦诺和诺德公司 7Eli Lilly and Company 3礼来苏州制药有限公司 3山东盛迪医药有限公司 3杭州中美华东制药有限公司 3

应用

已选成员

（尚未选入，点下表「＋选入」逐个添加）

地域覆盖

已选 1 人（含种子，按主机构定位）覆盖：华北 1；未覆盖：东北、华东、华中、华南、西南、西北。城市级别：一线 1 · 新一线 0 · 其他 0。所在城市人口：≥1000万 1。

候选只看：全部大区华北东北华东华中华南西南西北 （虚线框 = 已选名单尚未覆盖的大区）

规模经验

在上方填写计划样本量并"应用"，给出同类试验通常用多少家机构、每中心多少例、要跑多久。

排序 = 逻辑回归模型分：用 2024 年登记试验 学习"组长PI 之外的成员是谁"，特征只取试验公示前的历史——与种子的共同试验数与 近期合作强度、与种子合作者的二跳关系、 所选疾病类目/所在章/同归类的试验经验、申办方经验、近 3 年与全部试验数。在 2025–26 年 2,727 项试验上回测：真实成员落在前 k 名（k=真实人数）的比例 16.3%，只按与种子合作 强度排序为 12.4%。按目标试验归类：I 期、I/II 期 13.0%（基线 10.6%），II 期及以后 18.3% （13.4%）；按归类分别训练模型没有更好，故全归类共用一个模型、以"同归类试验数"入模。

地域（全库实测）：大区覆盖主要取决于中心数—— 20–39 家中心的试验平均覆盖 6.4 个大区、一半覆盖全部七个，40 家以上 88% 覆盖全部；与按 各中心活跃度随机选点相比并不更分散；最常缺的是西北（≥10 家中心的试验 64% 纳入）、东北 （79%）。一线城市机构占比已从 2015 年 31% 降到 2024 年以来 16%。控制归类、疾病、规模、 年份、国际多中心与外资申办后，一线城市机构占比每高 10 个百分点，单中心月入组约低 5%、 完成耗时约长 4%（跨试验关联，非因果；是否达成目标例数几乎无差别）。按 2020 年七普 城市常住人口衡量更清楚：机构所在城市人口（几何均值）每翻一倍，单中心月入组约慢 25%、 完成耗时约长 22%；与城市级别同时入模型时人口仍显著、级别不再显著。机构同期在研 试验总数与城市人口几乎无关（相关 0.06），加入模型后人口效应基本不变——"试验扎堆、 受试者被分流"解释不了大城市入组慢，原因在登记数据看不到的方面（就医选择、患者 意愿、机构病人构成等）。机构内同类疾病的在研试验只在非热门类目里有可测的拖慢 （热门类目与慢性病里测不出）。

用途是缩小范围、给出依据，不是替代判断： 约 12% 的实际成员此前没有任何登记（新人），任何基于历史的方法都预测不到；地域在 控制以上因素后对排序没有额外作用，故不入模型、只列出供参考。