프로토콜 최적화
프로토콜의 복잡성과 실제 성과에 대한 제한된 가시성으로 인해 과학적으로 엄격하면서도 운영상 실현 가능한 임상시험을 설계하기가 어렵습니다.
Medidata Protocol Optimization은 독점적인 교차 산업 데이터로 훈련된 AI를 사용하여 계획된 프로토콜을 유사한 연구의 수행 방식과 비교 평가함으로써, 비효율성을 조기에 발견하고 임상시험 시작 전에 시험 설계를 개선할 수 있도록 지원합니다.
조기에 위험 식별. 실행 가능성 개선.
활동 수준 지표
표준화된 교차 산업 임상시험 데이터
AI 기반 예측 모델링
시나리오
계획
더 스마트한 연구 설계를 성공으로 이끄십시오
자신감 있는 설계
과학적 엄격성과 운영 실행 간의 균형
프로토콜 관련 결정은 첫 환자가 등록되기 훨씬 전부터 임상시험 성과를 좌우합니다.
업계 전반의 벤치마크와 예측 모델링을 사용하여 설계 선택 사항을 조기에 평가하십시오.
변경 사항을 시뮬레이션하여 등록, 유지, 비용, 시험기관 및 환자 부담에 미치는 영향을 파악하여 처음부터 과학적 엄격성과 운영 타당성의 균형을 맞출 수 있습니다.
자주 묻는 질문
Protocol Optimization은 어떻게 계획서 변경 횟수를 줄이는 데 도움이 되나요?
이 솔루션을 사용하면 프로토콜이 최종 확정되기 전에 운영 타당성을 자신 있게 평가할 수 있습니다. 표준화된 여러 의뢰사의 데이터를 활용하여 위험 요인을 조기에 파악함으로써, 팀은 설계 변경이 운영에 미치는 영향을 사전에 평가하여 연구 라이프사이클 후반에 발생할 수 있는 비용이 많이 드는 계획서 변경의 필요성을 크게 줄일 수 있습니다.
Protocol Optimization은 설계 변경이 등록 및 유지에 미치는 영향을 예측할 수 있나요?
예. Protocol Optimization은 AI 기반 예측 모델링을 사용하여 특정 설계 요소(예: 절차 및 방문 빈도)가 주요 결과에 미치는 영향을 예측하는 시뮬레이션을 실행합니다. 이를 통해 등록률, 중도 탈락률, 일정에 대한 예측 영향을 확인하고 위험을 사전에 파악하고 완화할 수 있습니다.
플랫폼을 통해 시험기관 및 환자 부담을 평가할 수 있나요?
예. 실제 임상시험 데이터를 기준으로 프로토콜을 벤치마킹하여 활동 및 방문 수준에서 환자 및 시험기관의 부담을 정확하게 정량화할 수 있습니다. 이 기능을 통해 예상되는 비용 유발 요인을 파악하고 시험기관에 더 간소하고 부담이 적은 임상시험을 제시할 수 있으며, 이는 모집 및 유지 결과를 직접적으로 개선합니다.
Protocol Optimization의 예측 모델링은 어떤 데이터를 기반으로 하나요?
이 솔루션은 38,000건 이상의 임상시험과 1,200만 명의 환자로부터 수집된 여러 업계의 글로벌 임상시험 데이터로 구성된 업계 최대 데이터 세트 중 하나를 기반으로 인사이트를 생성합니다. 이 광범위한 데이터 기반을 통해 AI는 시험기관, 환자, 적응증 수준의 데이터를 특정 연구에 맞는 명확하고 실행 가능한 시나리오로 변환할 수 있습니다.
Medidata는 고객과 파트너를 위한 교육을 제공하나요?
예. Medidata는 자율 학습 과정과 강사 주도 과정을 모두 포함하여 고객과 파트너를 위한 다양한 교육 옵션을 제공합니다. 이용 가능한 과정에 대해 자세히 알아보고 리소스에 액세스하려면 Medidata 글로벌 교육 및 트레이닝 섹션을 방문하십시오.
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