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技术赋能转型——从临床数据管理到临床数据科学
本文概述了在临床数据管理向临床数据科学的跃迁过程中,数据管理员将成为所有数据和数据整体质量的管理者。其中突出的创新策略和前沿技术的关键原则将助力确保构建一个积极、高效、极具洞察力的数据管理生态系统。
利用Clinical Data Studio,临床数据管理团队可以在单一平台上访问和审阅所有临床试验数据。借助人工智能和自动化技术,数据管理人员可以将每个数据审阅周期缩短80%。
借助于嵌入式的人工智能和统计分析引擎,,临床运营团队可利用Clinical Data Studio,进行中心化监查管理,以及降低数据质量和患者安全相关风险。.
由于所有数据都集中于统一平台,申办者、医学监查员和研究中心人员可通过配置的叙述性的患者档案,或线上的可视化报告来展现患者治疗历程。
Clinical Data Studio汇总了来自 EDC 和第三方患者数据,为医学监查员们提供疗效和患者安全趋势的全局视图。由此,医学监查员能够识别预期之外和新出现的数据趋势,以发现潜在的患者安全风险。还能借助专为肿瘤研究设计的肿瘤应答分析工具和仪表盘,轻松探索RECIST 1.1标准下的肿瘤疗效评估结果。
Clinical Data Studio的统一体验依托于Medidata Platform,用户可直接访问Rave EDC数据,无需进行额外的系统集成和维护。短至三天,即可完成部署并投入运行。低代码/无代码的环境节省了系统的运维成本,通过简化非Medidata来源数据的导入、集成和标准化,减少了临床研究团队对IT开发资源的依赖。
数据清单生成用时缩短
数据审阅周期时间缩短
关键风险指标(KRI)配置时间减少
短至3天即可完成部署并投入运行
Clinical Data Studio集多功能于单一系统,打造平台化用户体验,助您提升数据质量。
在无代码/低代码环境中,Clinical Data Studio提供自助第三方数据导入、外部数据验证、单位转换和定制派生数据集等功能,汇总多来源(Medidata或非Medidata)数据并进行标准化,以供临床数据管理员、中心监查员和医学监查员审阅和分析。
利用Clinical Data Studio的Data Surveillance功能,无需编程即可创建数据审阅列表,自动生成并批量发送Rave EDC质疑,支持人工智能辅助的数据一致性核查,轻松构建数据可视化,建立在线的患者档案,并实时跟踪数据清洗的进展。
Clinical Data Studio采用基于风险的策略,将所有临床数据在单一平台集中管理。您可以快速配置和监控关键风险指标(KRI)和质量容忍限度(QTL)。利用人工智能或统计分析算法发现异常数据和离群趋势,识别研究中心综合表现和依从性风险,更早地发现数据质量和患者安全问题。
在过去十年中,临床试验数据管理愈发复杂。
数据管理员面临前所未有的挑战,他们需要采集、处理和分析来源日益广泛的海量数据。
为了在临床试验数据革新过程中保持领先地位,欢迎了解技术如何从5V即数据量(Volume)、种类(Variety)、速度(Velocity)、真实性(Veracity)和价值(Value)五大方面持续影响和优化临床数据战略和管理流程。
正如我们的身体需要各器官和系统协调工作才能正常运转一样,RBQM在临床试验中也扮演着连接各部分的角色。本电子书将类比人体的运作原理,探讨实现临床试验数据质量提升的7种方法。
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阅读Medidata临床数据质量和技术专家撰写的博客文章,探讨主题包括以患者为中心和以数据为准绳、数据平台架构的重要性、RBQM和人工智能等话题。
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