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AI和BM:这是临床试验的未来吗?
智能技术为风险监控任务带来速度、质量和精度
2022年4月11日
数字进化遍及临床研究所有方面高级分析工具使用人工智能和机器学习(AI/ML)使研究团队有力量理解通过临床研究收集的大片数据这些工具使高级统计预测建模和流程自动化提高整体学习质量,同时让员工更多关注突出关键项目
其中包括采用基于风险监控管理从eSource、econts、eISF、EMR和其他数字源流入临床数据环境的新数据大增这些数据提供丰富的宝贵信息,但只有当公司有技术梳理数据时,以驱动质量和效率为重点。必威官方在线支持者需要更全面的数据流管理技术,使用AI/ML精简审查和决策过程
betway必威怎么提款AI/ML驱动数据管理并不只是加速数据采集或提供泛泛洞见平台无缝整合源量大和特征自动化工具以精简审查过程
最精密的解决方案,如IQVIA中央监控平台,清空所有数据并存放在一个单一位置上,并使用自定义机器学习算法识别数据错误、异常值和假输入
分析引擎特征自然语言处理能力,这意味着它能识别结构化和非结构化数据中的站点或研究风险AI/ML特征帮助预测解析,通过检测和减轻潜在问题提高病人安全性能和网站性能
发现风险后,平台可提供警示并制作仪表板汇总按成果管理分析和更新,所有都很少或根本没有人际交互作用其中包括预测协议偏差,这可能引起病人安全顾虑和延迟项目交付在最近的一个项目中,平台分析历史趋势数据预测最有可能发生协议偏差时,允许监督队主动执行缓解行动模型显示70%以上预测精度,并检测到数据评审中协议偏差的~100%
预测解析作用对监听器、网站和病人都大有帮助
AI/ML精简数据审查
提高效率和工作满意度通过自动化数据收集、清理和审查过程,CRA可自由专注于更多增值任务,赞助方和网站获取更快信息
IQVIA与几个大组织合作,帮助提高项目质量和效率举一例,一家大型药厂全局试办IQVIA帮助加速按成果管理进程并同时减少员工负担
赞助者已经使用中心监视器支持CRA现场,但他们想进一步精简数据审查AI/ML系统部署前,网站风险警示通过人工过程管理,由人监视器审查所有数据,然后判定风险是否需要动作项或不需要动作项
这一过程需要有限员工多时审查数据量问题,这些员工因数据量过重而不堪重负。
机器学习算法培训使用过去实验数据分析预测风险并判定适当响应确定风险后,平台自动分派适当动作并向团队发送动作警示,释放监听器和网站工作人员专注于解决方案而非数据审查任务
测试实施发现AI/ML技术匹配专家决定超过90%时间,同时将完成按成果管理任务所需时数减少75%
这是未来
监视器持续寻找加速数据评审和识别病人潜在安全顾虑的方法betway必威怎么提款AI/ML驱动BM平台可提供他们需要的洞察力
必威官方在线高级分析技术正成为按成果管理必备条件,特别是在高数据量环境当这些工具能快速采集分析多源数据并识别潜在风险时,它加速决策并可以提高整个临床环境的数据质量
betway必威怎么提款随着这些工具成为规范,它很快会为预测式主动信号检测铺路,驱动更强安全洞察力和高效环境
进取未来AI驱动创新和灵活度对临床测试成功至关紧要并接受自动化模式, 需要数字转换中断, 但质量和成本效益将使过渡成为值得踏上的路程。