EXPERIENCE MATTERS
30,000건의 임상시험과 900만 명의 시험대상자.
20년 이상의 혁신
2,300개 이상의 고객 및 파트너.1,500개 이상 의 의뢰사.
150만 명의 사용자와 최대 규모의 환자
수준 임상시험 데이터세트.
독보적인 임상시험 솔루션을 제공합니다.
메디데이터는 업계 유일의 임상시험 전용 통합 플랫폼을 제공합니다. AI 인사이트와 업계 최대 규모의 환자 수준 임상시험 데이터세트를 바탕으로 환자, 시험기관, 의뢰사 및 파트너를 연결하여 핵심 이정표에 더 빠르게 도달할 수 있도록 지원합니다.
메디데이터의 지속적인 혁신이 곧 고객의 경쟁력입니다.
메디데이터는 25년 간 생명과학 분야의 디지털 혁신을 주도해 왔습니다. 메디데이터 솔루션은 데이터를 신속하게 인사이트로 전환하여 효율성을 높이고 혁신을 가속화하는 동시에 전 세계 자원을 보호하고, 시험기관과 시험대상자의 부담을 줄여줍니다.
환자 중심 기술, 더 나은 경험
생명과학 분야 전반의 역량을 재정의함으로써 파트너가 인류의 건강을 위한 혁신에 다가갈 수 있도록 지원합니다. 메디데이터의 환자 중심주의를 실현하기 위한 노력과 독보적인 데이터는 임상시험의 포용성을 높이고, 보다 안전하고 효과적인 임상시험 경험을 제공하며, 환자에게 더 빠르게 치료제를 전달할 수 있도록 돕습니다.
2,100개 고객, 분기마다 100개 이상의 고객이 늘고 있습니다.
메디데이터는 임상시험을 위해 과학자들이 설립하고 오직 임상시험 전문가들을 위해 설계된 생명과학 조직으로, CRO 및 스폰서 파트너 기반이 빠르게 확장되고 있습니다. Professional Services, FDA 규정, 임상시험 개시, R&D 등 다양한 분야에서 수년간 쌓아온 업계 최고의 전문성을 바탕으로 고객의 임상시험을 가속화하고 비즈니스를 혁신하기 위한 독보적인 고객 지원을 제공합니다.
메디데이터의 혁신이 고객의 문제를 어떻게 해결하는지 알아보세요.
환자 중심의 분산형 임상시험(DCT)
임상시험의 모든 측면을 업계에서 가장 포괄적인 시험대상자/시험기관을 위한 솔루션에 연결합니다. 메디데이터 통합 플랫폼에 구축된 DCT 기능과 솔루션은 선도적인 디지털 의료 기술과 환자중심주의를 결합합니다.
BioTissue는 팬데믹이라는 여러 제약이 따르는 상황에서 메디데이터의 지원을 받아 분산형 임상시험 전환에 성공했습니다.
객관적 근거 기반 시험기관 선정
일반적으로 시험기관 선정은 공개된 정보를 바탕으로 전반적인 등록률을 추정할 수는 있으나 객관적 수치를 기반으로 하지 않아 정확도가 떨어지고 구체적인 정보와 실제 실행 결과를 파악하기 어려운 한계가 있습니다. 900만 명 이상의 시험대상자와 3만 건 이상의 데이터를 기반으로 하는 메디데이터 AI Study feasibility는 100개 이상의 주요 변수를 활용해 연구별, 국가별, 기관별 대상자 등록률을 예측합니다.
국내 최대 CRO, C&R Research는 다국가 임상시험을 준비하는 국내 제약바이오기업들에게 성공적으로 시험대상자를 모집할 수 있는 국가 및 시험기관에 대한 객관적 근거를 제공하기 위해 Study feasibility를 아시아 최초로 도입했습니다.
선제적인 데이터 품질 평가 및 관리
메디데이터는 위해성 기반 품질 관리(RBQM)를 지원하는 솔루션을 통해 일반적인 데이터 관리 프로세스로 놓치기 쉬운 리스크와 오류를 선제적으로 파악합니다. 이를 해결할 수 있는 즉각적이고 실행가능한 인사이트를 제공해 임상시험을 지연시킬 수 있는 데이터 무결성과 품질을 관리할 수 있습니다.
JW중외제약은 첫 글로벌 임상시험에 데이터 품질 진단 솔루션 Rave Trial Assurance와 RBQM 모니터링 솔루션 Rave TSDV를 도입했습니다.
성공적인 임상시험을 위한 Professional Services
업계 최고의 Professional Services팀이 독보적인 업계 전문성 및 수상 경력에 빛나는 고객 서비스를 통해 전체 임상시험 프로세스를 지원합니다.
메디데이터 지원이 여러분의 임상시험에서 가져올 수 있는 차이를 경험해 보세요.
1 Analysis of difference in median build time vs matched studies not using professional services (p<0.05)
2 Analysis of difference in median FPI to LPLV time for EDC + at least one additional product vs. EDC only studies (p<0.05)
3 Analysis of difference in median LPLV to DBL time for EDC + at least one additional product vs EDC only studies