我叫美美，一个临床数据管理员，主要负责临床试验数据质量的维护。
临床试验日趋复杂、数据量庞大，我的工作繁琐、反复且耗时。每天都因担心风险评估不及时、数据审查错漏而陷入无止境的“精神内耗”，改变的源头来自数智化。
我想邀请屏幕前的你，体验一下！
场景一: 需要手动进行大量不同源数据的审查和验证，从眼花缭乱的数据中识别试验风险真的是个大工程！
一键数智加成：我能够从重复的数据审查中解脱出来，并通过图表等可视化方式迅速聚焦需要关注的患者数据问题，甚至通过智能工具自动核查复杂数据，识别数据异常。
场景二: 在审阅临床数据以及监测不良事件时，我不得不频繁切换不同网站，仅仅为了获取全部的临床研究数据。
一键数智加成：无需切换网址，我就能整合、探索和审阅多源患者数据。
场景三: 为了能够进一步审阅临床数据以及监测不良事件，我得等临床数据程序员替我构建数据分析模型，这一等又是好几天。
一键数智加成：我能零代码自主构建跨源头的复合变量和数据列表，对于问题数据，支持一键批量发送质疑。
这个硬核数智加成就是——Medidata Detect Patient Data Surveillance，它大大简化了我的临床数据管理工作，让我能将更多时间投入主动的数据质量管理，确保临床试验期间的数据质量和患者安全监督的工作，真正做到“事半功倍”！
口说无凭，来举个“栗子”！
一家全球排名前10的药企希望提升试验中多源数据追踪、管理及审查的能力。通过使用Patient Data Surveillance，试验团队无需编程即以可视化的方式进行跨数据源的复杂数据审查，并能主动掌握试验风险点，优化试验数据管理，最大限度降低患者和试验风险。
我参与的项目亦是如此，我真切体会到了数智科技对临床试验研发的助力。Patient Data Surveillance包括Data Reviewer和Patient Profiles两大数据管理功能，在其支持下，我可以：
- 自动更新，实时掌握患者数据：通过Patient Profiles，患者数据的实时自动更新，能实时了解患者治疗旅程;
- 跨源审查，全局把控数据质量：借助Data Reviewer，数据管理员能够查看跨数据源的数据，并且随时创建数据列表来审查数据质量，从而在大大减少工作量的同时提升数据质量；
- 重点追踪，高效识别试验风险：凭借Data Reviewer，数据管理员能够通过机器学习识别数据异常，并且准确、完整和及时地报告不良事件，提升试验期间的关键决策，助力保障患者安全；
- 无需编程，可视化审查患者数据：利用Patient Profiles数据管理解决工具，帮助医学员以可视化的方式实时掌握患者治疗历程，并通过折线图等图标深入了解患者数据并识别潜在风险，最大限度降低试验风险；
- 统一平台，简化试验数据反馈：利用Medidata Clinical Trials统一平台，还能自动向Rave EDC批量发送质疑，提升数据质量审查效率。
往常试验中面临的数据审查效率低、无法以全盘视角审核庞大数据、以及数据源复杂等痛点，在PDS的加持下，成为历史。
借助可靠的数字化科技和人工智能，为药物研发蓄力、为患者谋福才是数智发展的价值。
Medidata Detect终结了我的“精神内耗”，再也不用为数据审查质量和效率提心吊胆，从此做一个“处变不惊”的临床数据管理人！