人工智能（AI）在临床数据管理中的应用：它能做什么，又如何做？
Discover how AI transforms clinical data management by automating processes like medical coding and data reconciliation - enhancing efficiency and data integrity. Read More
三大策略应对研究可行性分析中的挑战
Reading Time: < 1 minutes在国际多中心临床试验（MRCT）的可行性分析阶段，筛选出表现突出的研究中心是确保试验按期推进的关键环节。数据显示，50%的临床研究中心未能按照计划入组患者，37%的研究中心在研究中未能入组患者。如何在可行性分析阶段识别最佳研究中心，如果依据不充分或者只有口头传闻或有限的历史数据往往是这一环节的挑战。 利用覆盖整个行业的实时研究中心表现数据，我们能够更准确地评估各研究中心的表现，进而预测可能的试验参与者招募时间线。 以下是在研究可行性分析过程中，利用深度行业数据来优化研究中心选择的三大策略： 策略一：利用国家和研究中心布局更准确地预测入组情况 在早期规划阶段，申办方和CRO需要明确为达到目标参与者数量所需的最优国家和研究中心数目。若仅依赖笼统的研究层级入组率进行分析，往往难度较大且准确性不足。申办方和CRO如果能够深度挖掘并分析研究中心及国家层级的具体表现数据，就能够实现更为精准的入组预测，进而帮助研究规划者基于详实的数据做出更为自信的决策。 在试验启动时，利用经过验证的历史数据与可靠的预测模型，精确设定所需国家和研究中心的数量，可确保研究项目自启动之初便步入正轨。 策略二：运用情景分析确定入组时长 在明确国家和研究中心的数量后，研究规划者需要着手制定目标入组时间表。申办方和CRO可以利用基于跨申办方及跨CRO的历史临床试验数据构建的预测模型，预估入组所需时长，并据此为所选的研究中心和国家制定切实可行的时间表。… Read More
