凭借较大的管道和复杂的临床试验景观，制造商很难构建单个开发计划，更不用说尝试优化它了。从历史上看，基准数据一直受到限制，制造商在很大程度上依赖自己的先前经验。但是“大数据”和机器学习的增长为优化临床开发策略提供了新的方法。
在本网络研讨会中，我们将讨论“大型”临床和商业数据供稿以及强大的机器学习算法如何从根本上改变了临床开发计划。我们将讨论案例研究，显示这些新方法对行业产生的影响。我们将展示新的软件工具如何帮助内部利益相关者更快地做出更好的决策。
钥匙外包
- 了解如何针对开发成本和时机的新行业数据库进行基准测试您的临床开发计划
- 提高您的临床开发计划的准确性，并为您的领导团队提供其他替代方案，以提供更明智的决策
- 比较如果方案并进行范围分析，以充分了解开发计划成本和时机的关键驱动力
扬声器
大卫·沃尔特（David Wolter），MBA
IQVIA副总裁咨询
里克·约翰斯顿（Rick Johnston）博士
IQVIA高级软件解决方案负责人