允许临床团队使用行业和内部数据组合对多个入学率进行建模，同时分析跨治疗领域，研究，国家和地点的历史绩效趋势。
在整个生命周期中优化患者入学率
在超过40,000项研究中，研究摄影剂的拟合技术，专有算法和全球研究绩效数据有助于赞助商生成精确的入学时间表，实时绩效指标，重新归档和详细报告。
- 制定优化的入学计划，减轻风险，节省时间和金钱
- 验证拟议的CRO注册计划
- 早日了解风险和潜在延误
- 捕获其他启动数据和指标
- 集中数据存储库，真理的单一来源
综合的。专用。精确的。
具有嵌入式预测分析的综合工具集，使用户可以：
- 在整个入学期间比较国家/场地分配策略的模型队列/非科罗特招生场景
- 建立计划比较行业基准
- 促进透明和自信的决策
- 导出视觉效果和时间表作为项目计划
循证驱动的建模决策权衡时间，成本和风险
数据驱动的计划更快，更准确
在问题成为问题之前识别 /中和
访问实时预测和绩效更新与批准的计划形成对比，从而诊断出入学原因延迟，确定国家或特定地点问题，必要的课程更正。
主动完善入学策略
随着研究的进行，用户可以完善模型，制定救援策略添加和重新分配队列和站点，修改研究设计或更改预期的启动和入学变量。还可以测试各种方案对时间表和预算的影响，从而创建更新的项目计划。
我们的最新想法
相关解决方案