一些问题要思考……如果您每6周削减100％的SDV或CRAS访问网站，您是否觉得您的审判会更有危险？如果我们没有遇到错过的不良事件或更重要的事情怎么办？SAE，质量问题？基于风险的方法是否会有更高的风险？好吧……如果您正在使用自动化的可追溯性数据以使这些潜在问题得到缓解，该怎么办？
受试者不得不进入办公室完成所有评估的日子已经一去不复返了 - 手动，通常是。谢天谢地，因为这减轻了主题和现场负担，并允许在审判中增加入学机会。由于大流行而适应的能力使临床试验加入了新的范式。MHRA甚至在船上说：“ ICH GCP声明，'总体上需要在审判之前，期间和之后进行现场监控''不建议解释出现场访问，以进行评估，启动必须始终执行持续的监视和关闭。”1哇，这是否为基于风险的方法打开了大门，让我们所有人感到更舒适吗？
通过基于风险的接近，现场监视日的数量减少了放松站点，试用成本和赞助商负担。疑问的日子已经过去几个月了。网站涉及数据责任的合同协议 - 或至少与非基于非风险的方法试验相比，他们更迅速地通知了违规行为，从而导致了一个更快乐的项目团队。至少要解决的一个不太沮丧的问题！
您早些时候觉得那个关键词吗？自动化！基于SAAS的云系统从协议设计步骤中的设计始于质量，但是，甚至可以在以后进行已经进行的试验。从IQVIA的基于12年的超过12年的经验来利用的治疗性可配置风险图书馆开始，该系统可以跨越所有需要在试验中监视数据的角色进行集成监视，以了解其他角色，以了解其他角色监视。监督处于每次审判的最前沿。
审查试验中的数据，站点和主题级别提供了确定触发站点联系的趋势和问题所需的整体数据（查询，远程访问等），远程和/或现场监视访问（以及MHRA的限制！）。问题识别可以使动态，质量监控。这并不意味着未经监视站点，而是对其进行监视试用风险计划的所有数据通过集成监控策略，并根据确定的预测性和实际的风险。预防问题至关重要！您能想象能够在试验开始时确定大多数协议偏差，以及如何迅速修复如何减少持续的偏差？根据IQVIA的证明点记录，基于风险的方法中协议偏差的总数明显降低了50％。
数据智能的数据素养是系统的指导，并由项目咨询（如果需要）支持。它简化了对自学成才的依赖，并可能不准确评估。用户友好和可配置的分析支持趋势和各个级别的发行识别，无论是通过医疗团队与数据管理与CRA的审查。
使用与您的员工配置的基于SaaS的产品。这是与客户系统集成，适合任何试用规模的端到最终解决方案，并且是您进行试用的机会！
1MHRA的指导监督和监视活动
