Protocol Optimization
临床试验方案的复杂性，加之对真实世界（各方）表现的有限可见性，导致申办方难以设计出兼具科学严谨性与运营可行性的理想试验。
Medidata Protocol Optimization 采用基于跨行业独家数据训练的 AI 技术，对照同类研究的表现对计划中的方案进行评估——助您及早发现低效环节，并在试验启动前全面优化试验设计。
及早识别风险，提高可行性。
活动级指标
标准化的跨行业试验数据
AI 驱动的预测建模
多场景模拟预演
以更智能的研究设计推动试验成功
自信设计
兼顾科学严谨与运营执行
方案设计早在首例患者入组前便已决定了试验的未来执行的表现。
借助跨行业基准数据与预测建模，及早评估设计选择。
模拟方案变更，预测其对入组、留存、成本以及研究中心与患者负担的影响，助您在试验伊始，实现科学严谨与运营执行的平衡。
常见问题解答
Protocol Optimization如何帮助减少方案修订的次数？
该解决方案助您在方案最终定稿前，对运营可行性做出科学评估。利用标准化的跨申办方数据，团队能够及早识别风险因素，并预先评估方案变更对实际运营的影响，从而在后续的试验生命周期中，大幅减少代价高昂的方案修订的需要。
Protocol Optimization 可否预测方案变更对患者入组和留存的影响？
可以。Protocol Optimization 利用 AI 驱动的预测建模进行预演模拟，从而预测特定设计元素（例如临床检查操作和访视频次）将如何影响关键试验结果。
这让您能够直观看到对预期患者入组率、脱落率及试验时间线的预测影响，助您主动识别并规避风险。
该平台是否支持我们评估研究中心与患者的负担？
支持。您可以将您的方案与真实试验数据进行基准比较，从而以具体的访视与活动维度，精准定量评估患者与研究中心的负担。这一功能有助于您提早识别潜在的成本驱动因素，向研究中心交付更精简、负担更轻的试验方案，从而直接改善患者招募与留存结果。
Protocol Optimization提供的预测建模是由哪些数据支撑的？
该解决方案依托行业内规模最大的数据集之一生成洞察，该数据集汇聚了全球跨行业的临床试验数据，涵盖 38,000 多项试验以及超过 1,200 万名受试者。这一广泛的数据基础赋能 AI 将研究中心、患者与适应症层级的数据，转化为针对您特定研究的、清晰且具可操作性的预演模拟场景。
Medidata 是否为其客户和合作伙伴提供培训？
是的。Medidata 为客户及合作伙伴提供多种培训方案，包括自学课程与讲师授课课程。如需查看可用课程并获取相关资源，请访问 Medidata 全球教育与培训中心。
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