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临床数据管理,告别“手工”时代

2023-12-26 - 3 min read
临床数据管理,告别“手工”时代

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!

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