---
title: "台灣臨床試驗，是一個贏者全拿的市場"
slug: pi-02
url: https://learn.biosail-ai-studio.com/posts/pi-02
published_at: 2026-07-19
modified_at: 2026-09-07
author: "生航智領 | 單佩文"
category: "臨床試驗"
tags: ["名單", "試驗主持人", "臨床試驗人才"]
access: public_access
---

# 台灣臨床試驗，是一個贏者全拿的市場

> 當 Top 20% 的 PI 掌握超過 74% 的案件，這不是能力問題，是結構問題

By **生航智領 | 單佩文** - 資深臨床試驗實務與管理專家 | 2026-07-19

生航智領工作室 BioSail AI Studio｜台灣臨床試驗 PI 生態研究 第 02 篇如果你在台灣的臨床研究產業工作，你很可能在某個下午——在一份Site Feasibility的報告裡，或一通打去醫院的電話中——感受過那種熟悉的挫敗感：怎麼找來找去，都是那幾個人？這個問題，不是沒有答案。答案就藏在 TPIDB——台灣臨床試驗主持人資料庫——這個幾乎沒有人去深度分析的公開資料庫裡。一、我們從 2,681 位 PI 的數據開始台灣自 2002 年以來，共有 2,681 位 醫師曾擔任臨床試驗主持人（PI），合計主持了 20,289 件 試驗記錄。看起來相當可觀，不是嗎？2,681 人。如果分散在全國各醫院，應該有相當的覆蓋率——直到你把這個數字拆開來看。二、Pareto 法則的殘酷版本讓我先給你一個預覽：Top 20%（537 人）掌握了 74.3% 的試驗案件。這已經讓人驚訝了。但繼續往下：層級PI 人數佔所有 PI案件數佔所有案件Top 1%27 人1.0%3,165 件15.6%Top 2–5%108 人4.0%5,032 件24.8%Top 6–10%134 人5.0%3,348 件16.5%Top 11–20%268 人10.0%3,530 件17.4%後 80%2,144 人80.0%5,214 件25.7%你沒有看錯。2,144 位 PI —— 佔全體的 80% —— 合計只分得 25.7% 的試驗案件。而 Top 1%（僅僅 27 個人），就拿走了 15.6%。如果你覺得這個數字很抽象，我們換一個方式看：累積案件最多的單一 PI，終生主持了 236 件試驗。而台灣有 1,061 位 PI（佔 39.6%），終生只做過 1 件。一個人是 236 件，一千多人，加起來 1,061 件。這是同一個系統。同一個生態。三、這是贏者全拿，但不是你想像的那種贏市場上流傳著一個解釋：「那些 PI 一直有案子，是因為他們厲害。」這個說法並非沒有道理。頂尖的 PI 確實往往具備出色的研究能力、豐富的收案經驗，以及維護 Protocol 的高度專業。但數據告訴我們，光靠「厲害」解釋不了這個程度的集中。我們計算了台灣 PI 案件分配的 Gini 係數：0.68。Gini 係數是衡量分配不均等的標準工具——數值愈高，代表愈集中。0.68 是什麼概念？南非（全球最不平等國家之一）的收入 Gini 約為 0.63。台灣 PI 案件的集中程度，超過了南非的收入不平等。這個數字說明：台灣的試驗機會，已經不是按能力在分配，而是按結構在分配。四、那個結構，是什麼？我觀察了 Top 10 PI 的組成：排名累積案件主要科別#1236 件血液腫瘤科#2182 件腫瘤科#3179 件血液腫瘤科#4178 件血液腫瘤科#5159 件胸腔內科#6146 件胸腔內科#7–9131–136 件血液腫瘤科#10117 件胸腔內科10 位中，有 7 位來自血液腫瘤科（含腫瘤科），3位胸腔內科。這不是巧合，這是適應症市場的現實。癌症新藥佔全球臨床試驗的 40% 以上，而血液腫瘤科的 PI 自然成為最多案件的受益者。所以，是科別決定了你的 PI 天花板，而非只是你的能力。一位努力的骨科醫師、一位優秀的內分泌科醫師，就算他在研究上多有熱情，也很可能永遠擠不進這份排名——不是他不夠好，而是他的科別根本沒有足夠的試驗機會。這個主題，我將在系列第 04 篇深入分析。五、對 Sponsor 和 CRO 的啟示如果你是 Sponsor 或 CRO，這份數據對你有直接意涵。你的 PI 名單，可能只有 100–200 人。不是你不努力，而是整個市場本來就集中在少數人手上。剩下的 2,000 多位 PI，絕大多數是第一次出現在 TPIDB 之後就再也沒有新的案件——或者只有 1–2 件，然後沉寂。這帶來兩個問題：第一，這個市場極度依賴少數關鍵人才。當這些 Top PI 退休、轉職，或無法繼續承接案件時，市場會怎樣？（這是我們將在第 06 篇探討的接班危機。）第二，本土公司找不到合適 PI，有時不是 PI 不存在，而是你找的那個科別，本來就沒有足夠的 PI 在累積經驗。這不是個案問題，這是結構性問題。六、這一切，從第一篇說的那些「消失的 Sub-I」開始上一篇，我們說：台灣 75.3% 的 Sub-I，終生從未成為 PI。這一篇，我們說：即使成為 PI，80% 的人只拿到 25.7% 的案件。兩篇加在一起，你就看到一個完整的漏斗：從 Sub-I 到 PI，再從 PI 到有案件的 PI，每一層都在大量流失。那些成功站上頂端的人，不只是通過了一道門，他們通過了一個又一個篩選器——而每一道篩選器，背後都有一個結構性原因在等著他們。理解這個結構，才是我們真正想帶你看見的事情。歡迎留言分享你的觀察，或者私訊與我們討論。下一篇：Sponsor 選的不是醫師，是郵遞區號——我們將把視角從 PI 個人，移到 Site（醫院）層面，看看台大、林口長庚、北榮三院，如何壟斷了台灣的試驗機會。📊 資料來源：台灣臨床試驗主持人資料庫（TPIDB）2002–2025｜🔗tpidb.taiwanclinicaltrials.tw✍️ 分析整理：生航智領工作室 BioSail AI Studio