项目牵头单位北京大学，以北京大学国家药品医疗器械监管科学研究院、北京大学生物统计系、北京国际数学研究中心、人工智能研究院、信息科学技术学院等院系作为支撑，拥有与本项目相关的多个科研基地，包括国家级科研基地2个（大数据分析与应用技术国家工程实验室、软件工程国家工程研究中心）、省部级科研基地3个（数学及其应用教育部重点实验室、国家统计局统计科学研究所、高可信软件技术教育部重点实验室）。

以上科研基地覆盖监管科学、数学、统计学、信息科学、公共卫生与预防医学等学科。2020年，北京大学与药监局有机结合，共建北京大学国家药品医疗器械监管科学研究院，围绕药品和医疗器械生命周期规律开展深入研究；为国内外从事药品、医疗器械监管相关工作的人员搭建专业培训、技能提升的继续教育平台；深化医、研、企结合，推进研究成果转化；实现以技术和科学为基础的医药、医疗、医保的有效联动，加快科学监管工作的新技术、新标准和新方法的有效转化实施。2019年，成立北京大学人工智能研究院，是北京大学建设世界一流智能学科、服务国家人工智能重大战略、培养智能学科一流人才的主要支撑平台。研究院正在开展人工智能科学基础设施平台建设，包括面向人工智能的大型云计算数据中心平台、人工智能系统软件应用开发及算法服务平台、重大示范应用演示平台，目前第一期已经搭建完成，GPU集群可满足128个团队同时使用。

中日友好医院是国家卫生健康委员会直属大型综合性三级甲等医院，现编制床位1610张（含北区、西区），医院拥有先进的医疗设备、强大的医疗团队、优秀的科研队伍、丰富的医疗资源，这些为课题实施奠定了坚实的基础。中日友好医院拥有多个临床研究与远程医疗基地，包括国家呼吸医学中心、国家呼吸系统疾病临床医学研究中心、国家远程医疗与互联网医学中心、国家基层远程医疗发展指导中心。国家远程医疗与互联网医学中心含12个专科专病医联体，成员单位涉及31个省、2000余家医疗机构。国家呼吸医学中心具有牵头开展呼吸与危重症医学（PCCM）科室规范化建设、国家慢阻肺分级诊疗规范化推广、全国肺栓塞和深静脉血栓形成防治体系建设等示范应用类项目经验。中日友好医院呼吸、内分泌、神经内科等多个专业开展基于医联体合作的临床多中心研究，可为监管平台的推广应用提供丰富的临床资源网络。

参与团队主要从事药品临床试验统计学方法、医学人工智能方法与应用等。熟悉药品审评规范，在医学数据挖掘方法研究与应用方面处于国内领先地位。

参与单位已自主研发一套临床科研一体化平台，是美国阿尔兹海默协调中心唯一认证使用的系统。该单位也是“中医药循证能力建设”工程脑病优势病种的数据标准化工作承建单位。相关技术成熟，可以迅速有效地将项目产业化。

参与单位主要承担国家药品监督管理局信息化建设技术支撑、信息技术研究和信息分析研究等工作，并为药品监管及医药行业发展提供信息服务。该中心在我国药品数据资源共享与应用、药品全生命周期管理等方面有着丰富的研究和实践经验。

参与单位是国家中医临床医学研究中心、中药临床疗效和安全性评价国家工程实验室、国家药监局中药临床研究与评价重点实验室，研制了首个中药临床研究数据国际标准，已开展上市前临床评价100余项。

参与单位是国家神经疾病医学中心、脑肿瘤研究北京市重点实验室和脑肿瘤研究北京市国际科技合作基地，可覆盖国内外40家医院。

参与单位拥有丰富的产品线和雄厚的科技创新实力，是引领国内行业发展、具有国际竞争力的创新型生物医药企业。

参与单位是国家重点高新技术企业，创新能力位居国内药企第一梯队。在临床研究与医药研发方面处于引领地位，可为平台示范应用的药品品种和医院覆盖提供临床资源和人员团队保障，确保项目的顺利实施。