临床试验自适应设计（adaptive design for clinical trials），理学-统计学-生物、医药、卫生统计-临床试验的自适应性设计，一种多阶段或序贯的临床试验设计，通过不断从正在进行的试验中有效地学习累积的数据，允许根据预先规定的标准自动调整后续试验和研究的某些内容，以实现预先确定的试验目标。调整的内容包括试验的设计参数、随机分配的概率、药物的剂量、样本量、试验的药物、患者的选择标准和“鸡尾酒疗法”的组合等。自适应设计要求试验分多个阶段或序贯进行，以获取累积数据以便调整后续试验和研究的某些内容。这些调整不是随意的，需要在试验开始前，将⾃适应调整计划和⽅法明确列入试验设计方案。设计的最基本要求是要保持试验和研究的有效性和完整性。保持有效性意味着提供正确的统计推断（如调整后的P值、调整后的置信区间等的正确性，估计的无偏性等），确保研究不同阶段之间的一致性，最小化操作偏差。保持完整性意味着向广泛的科学界提供令人信服的结果，尽可能根据预期的自适应调整情况进行预先规划，保持对中期分析结果的盲性等。