一块数据对另一块数据表示什么
英特尔使用便捷性 显著提高质量
思考集成监控时,这到底意味着什么?当我想综合监控时 听上去应该包括技术并绝对监控如何以智能集成并减少工作量- 这不是每个工作日的目标吗?
记得我开始首个EDC学习这是解放取出重复页资料收集后不裁纸, 少监视器来我网站看管并随机回答问题Ok局外人知道我加入产业有段时间了 对于那些有关系者来说 开工第一次EDC测试时 是不是一种松散感 (存取和迁移问题暂不处理! )自那以来我们在更新监控技术方面进展多远
技术现在可以实现奇迹,没有技术,我们无法实现综合监控整个项目团队能够看到数据/调查综合审查与分层审查,可以提高几个层次的问题透明度。数据可存取性指针能力比较分析 使用不同的应用算法 和机器学习
综合监控需要重点和具体风险计划,或ICHE6R3表示识别“关键因素对测试质量至关重要”,目标对准与监测数据的每一临床实验角色相关数据也是如此如果他们审查它,它需要记录在风险计划内... 仅指关键数据系统可实现治疗级和指针级关键数据自动化(CD/P)并为每个CD/P提供默认期望数据审查程序时间、成本、质量、风险智能
关键数据已经识别,然后呢?
你听说过质量容忍限制吧如何识别数据一目了然随着大多数数据通过技术捕捉增强能力,近实时远程监控会提高问题升级率,通过全试分析数据解决更广泛的潜在质量问题关键数据事务自动化综合监测取主观性出图片并提供客观比较使用商业逻辑设置可配置阈值很容易检测问题先前分派给特定临床实验角色的行动警示驱动快速问题识别和解析astregment这个评语并基于试度 因为我们知道超大试题比小试题需要更多的资源*
所有这些因素都从质量入手从各种实验角色角度全方位剖析数据提供最广和最全面的反馈输入很重要并处理问题
一块数据对另一块数据表示什么说真的...
考虑数据摄取数据需要拉入并跨系统“聊天”以提供最佳分析需要协调以尽量减少审计结果和偏差,向跨功能团队提供全局图解-所有跨功能团队都需能从自己的角度辨识相同数据数据需要相互交流以保持数据客观智能并按ICH指导预期结束试管规范准备
端对端解决方案, 输入数据跨测试识别未知直观、智能、互操作和可缩放系统,以节省成本、提高质量并应用方向满足实试需求非称盾准备就绪
