Funções personalizadas são particularmente desafiadoras

 

Melhorar a capacidade clínica
A maioria dos sistemas EDC tradicionais precisa de programação personalizada para atingir os designs de estudo desejados! em parte porque a arquitetura do estudo não é flexível para requisitos de teste diferenciados. Quanto mais programação personalizada for necessária! maior será o investimento para construir! testar e manter esses programas.

para empresas de biotecnologia porque recursos qualificados são escassos e necessários em outras partes do teste. Como resultado! essas pequenas e médias empresas geralmente fazem parcerias com CROs:

Deepak Mahadevaiah! diretor sênior de ciências

De dados clínicos na Agenus! ressalta: “Não temos o conjunto de habilidades internamente e dependemos de um parceiro de tecnologia”. Os custos podem aumentar rapidamente. Em um estudo recente (não realizado para a Agenus)! um CRO gastou mais de 1.100 horas construindo e testando mais de 200 funções personalizadas.

Enquanto isso! patrocinadores e CROs que minimizam Banco de dados de jogos de azar a programação personalizada estão acelerando o design e a construção do estudo. A Lotus Clinical Research! uma CRO especializada em dar suporte ao desenvolvimento de novos medicamentos! não apenas reduziu o tempo de inicialização do estudo em 67% com o Veeva Vault CDMS! mas agora pode implementar mudanças no EDC nove vezes mais rápido do que antes.

Soluções alternativas manuais

EDC legado custam um tempo valioso durante as atualizações do estudo. Quando os estudos mudam! as equipes gastam seu tempo tentando evitar que funções personalizadas quebrem. Por exemplo! enquanto a Purpose Life Sciences (PLS) se preparava para conduzir um teste ambulatorial de COVID-19 com 14.000 pacientes e 12 intervenções! ela Superando desafios de dados com terceirização de segurança percebeu que o volume de soluções alternativas manuais necessárias tornaria impossível garantir insights clínicos em tempo Funções Limpar e-mail personalizadas são hábil. Michael Zimmerman! executivo de infraestrutura de IA na PLS! relembra: “Encontramos várias ineficiências e não conseguimos nos mover rapidamente.

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