一个数据怎么说到另一个……?
英特尔,易用性,显著提高质量,嗯……。
当你想到综合监控,那真的是什么意思?当我想到综合监控,这听起来像它应该包括技术,肯定的。和一定的监控。但是他们如何配合智能和减少工作量,这不是每个工作日的目标吗?
我记得当我第一次开始EDC的研究。真是一种解脱。没有剪纸拔出重复少页的数据采集和监控来我的网站在他们的心血来潮照顾和回答问题。好之外的你知道我在这个行业,对于那些可以联系,不是释放的感觉当你工作第一次EDC试验(除了访问和迁移问题!)?和我们走了多远从那时起在现代化监测技术的进步!
技术可以创造奇迹,没有技术,我们不可能集成监控。为整个项目团队的能力看到合并后的数据/结果与孤立的评论可以提高透明度问题在几个水平。数据的可访问性在我们的指尖。比较和分析的能力时使用不同的适用的算法和机器学习充足的数据可用导致更多智能评价和评估——甚至预测问题是可能的。
综合监测需要关注和特定风险计划,或者我E6 R3表明,识别“审判的质量的关键因素,”是针对临床试验的数据相关的每个角色监控任何数据。如果他们检查它,它需要记录在风险计划…但只有重要的关键数据。如果系统可以自动治疗和指示水平关键数据(CD / P)以及提供违约预期数据评论者对于每个CD / P ?时间、成本、质量、风险情报!
既然确定了关键数据,然后呢?
你听说过质量公差范围,对吧?你怎么能识别的数据问题乍一看吗?通过技术支持的大多数数据被抓获,在近乎实时远程监控提高问题升级的分析试验数据的更广泛的潜在的质量问题。关键数据的自动化综合监控很重要。需要的主观性质和提供了客观的比较。设置配置使用业务逻辑允许简单的问题检测阈值;行动警报之前分配给特定的临床试验角色驱动问题识别和解决的更快。它并不需要一个军队!*我将星号这个评论和基础在审判大小因为我们知道大型试验需要比一个小试验更多的资源!*
所有这些考虑都玩到质量。仔细观察整体的数据,从各种试验的作用的角度,提供最广阔的和全面的反馈。输入很重要,过程也很重要!
一块数据说另一个什么?认真…这不是一个坏妈妈笑话!
考虑数据摄入。数据需要拉在和“交谈”系统提供最好的分析。需要协调的同时最小化审计发现和偏见,并提供整体图片跨职能团队,他们需要能够识别相同的数据从他们的角度看问题。数据需求和彼此说话保持客观和聪明。它可以减少手工负担(手动负担=增加的风险的错误!)和支持端到端审判管理与我预期的指导。监管机构准备好了!
一个端到端的解决方案,喂养试验数据来识别未知的未知。直观的、聪明的、可互操作的和一个可伸缩系统,节省了成本,提高了质量,和方向适用于真正的试验需求。你准备好了吗?这是为您准备好!
