2024 DIA中国数字临床试验创新论坛（dTrial）达索系统Medidata分享临床研发数字化创新成果和洞见共话生命科学领域的数智未来。快跟着小编一起细品现场金句！
数智提升试验"掌控力"，引领生命科学创新未来！
高能金句1
Medidata副总裁、大中华区总经理 李威女士：
“AI在生命科学领域拥有无限潜力，但我们既不应 “妖魔化”看待技术，也不要过分“神化”技术。人工智能应是‘人工+智能’，我们要保持清醒的认知，积极拥抱技术，以‘智’提质，进一步支持药企高效高质研发，进而惠及更多患者。”
生成式AI是此次dTrial众多话题中的重头戏。Medidata副总裁、大中华区总经理李威女士受邀出席大会开幕式特设的“生成式AI在医疗健康领域的应用前景” 讨论，与行业大咖专家一起畅谈AI在生命科学领域应用的现在与未来。
她谈道，生成式AI更多的应用将首先发生在新药的早期发现阶段，在临床试验等高度监管领域仍需要更多的优化和专家参与，以确保准确性。在更广义的维度，Medidata其实已经落地了很多的AI应用案例，其中涉及Medidata历史临床试验数据、高级分析和预测模型的使用，以及将AI与经典统计学相结合进行研究。
医疗行业正处于变革时代，应用人工智能可以帮助降低成本，提高效率，但同时也要以解决实际问题为导向。作为行业数智化变革的先锋，我们将继续深入探索适用于生命科学行业的AI应用。
高能金句二
Medidata高级产品解决方案顾问 朱鸣先生：
“激烈的药研竞争正促使申办方以更创新的技术和方案来证明疗效，以搏得竞争优势。而AI及历史临床研究数据或成为‘对症下药’的卓越选择。”
此次dTrial，朱鸣先生就如何应用AI及历史临床研究数据优化试验设计并推动试验高效执行分享了洞见。Medidata AI在临床试验领域的应用探索已久。依托3万+项试验、33000个研究中心和900万患者积累的优质数据库及基于130多种适应症的入组预测模型，Medidata AI正在为优化试验方案设计、提升试验效果预测及试验洞察提供更多可能：在研究设计初期，通过AI算法对历史数据进行分析，申办方能够发现未被满足的临床需求并了解不同治疗的不良反应；在患者招募环节，AI能够从试验启动速度、试验质量等多维度预估试验中心饱和度和入组速率，帮助申办方选择更合适的研究中心，破解申办方试验中心把控能力小、患者招募难、数据质量和完整性要求高的瓶颈；应对罕见病或重症疾病试验时，合成对照组解决方案能够在不影响试验科学可解释性的同时构建更智能的外部对照组，提升患者入组率，确保试验按计划进行；在试验运营过程中，研究人员能通过AI从大量数据中发现传统方式很难发现的潜在风险，并通过预防策略提升患者安全性。Medidata全球合规与战略高级总监Fiona Maini还在线分享了AI在全球临床试验中的监管挑战，以其专业视角解读了AI在生命科学领域的合规标尺。
高能金句三
Medidata患者云业务副总裁 Michael Tucker先生：
“疫情影响散去，DCT技术的技术应用相较疫情时有所下降，但是技术的成熟度仍在继续上升，进入发展快车道。”
此次dTrial，Fiona Maini还代表Medidata患者云业务副总裁Michael Tucker先生在线解读了全球远程智能临床试验的现状并分享了远程智能临床试验未来发展的见解。
截至目前，Medidata远程智能临床试验平台已在全球助力1480多项远程临床试验的开展，其中包括7例完全DCT，共覆盖超97万名患者，涉及语种102类。纵观中国市场，数据表明，以eCOA为首的解决方案也正逐步扩大应用，远程监查等解决方案也开始受到关注。
DCT作为临床试验新常态，贴合“以患者为中心”的政策指引，受政策鼓励，能兼顾患者及研究人员体验，进一步助力试验运行，未来可期。
高能金句四
Medidata战略咨询及解决方案业务部负责人 燕晓明先生：
“随着试验数据量增长迅速，巧用数字化中台，能够帮助实现中心化统计监查，优化试验洞察决策，全局把控试验质量和运行效率。”
近年来，不断增加的医疗临床数据量及逐渐多元化的数据源及数据形式给临床研究数据管理及运营提出了新的挑战。此次dTrial，Medidata战略咨询及解决方案业务部负责人燕晓明就如何应对给出了建议，即利用数字化中台提升试验运营效率并支持关键决策。
燕晓明借多个案例详细讲述了数字中台如何支持高质量数据洞察，识别风险，保证研究质量。以莫德纳新冠疫苗试验及一项本土PD-1药物临床试验为例，在Medidata统一平台加持下，两项研究均成功借助Medidata Detect中心化数据监查工具主动发现了海量数据中的潜在问题并及时纠正，保证了研究的高质量高效执行。
数字化浪潮下，统一数据平台已成为助力试验以“智”提“质”的有效手段。展望未来的临床试验，燕晓明先生认为这个行业的初衷——以患者为中心并不会变，监管对于新药研究的质量的要求也不会变。作为一个技术供应商，技术的支持将不断提升，未来会越来越多的技术带到我们的运营过程中。今天我们有DCT这种方式，我们可以采用ePRO的方式来采集患者的数据，明天必将有更多的，新的方式来帮助到我们。