Protocol Optimization
프로토콜의 복잡성과 실제 성과에 대한 제한된 가시성으로 인해 과학적으로 엄격하면서도 운영 측면에서 실현 가능한 임상시험을 설계하는 데 어려움이 따릅니다.
Medidata Protocol Optimization는 업계 전반의 독점 데이터를 학습한 AI를 활용하여, 계획된 프로토콜을 유사한 연구의 성과와 비교 평가합니다. 이를 통해 설계 단계의 비효율성을 조기에 발견하고, 본격적인 시작 전 임상시험 설계를 정교하게 다듬을 수 있도록 지원합니다.
리스크 조기 식별.실행 가능성 개선.
개발 활동 단위의 지표
표준화된 업계
전반의 임상 데이터
AI 기반 예측
모델링
시나리오 플래닝
더 스마트한 임상 설계로 성공에 가까워집니다
자신감 있는 설계
과학적 엄격함과 운영 실행력의 균형
첫 환자가 등록되기 훨씬 전부터 프로토콜에 관한 결정이 임상시험의 성과를 좌우합니다.
업계 전반의 벤치마크와 예측 모델링을 활용하여 설계 단계의 선택지들을 조기에 평가하세요.
설계 변경 사항을 시뮬레이션하여 대상자 등록, 유지, 비용, 그리고 시험기관과 환자의 부담에 미치는 영향을 파악하세요. 이를 통해 시작 단계부터 과학적 엄격함과 운영상의 실현 가능성 사이의 균형을 맞출 수 있습니다.
FAQ
Protocol Optimization은 어떻게 프로토콜 개정 횟수를 줄이는 데 도움이 되나요?
이 솔루션은 프로토콜이 최종 확정되기 전에 운영상의 실행 가능성을 사전에 정밀하게 검증하여 의사결정에 확신을 더해줍니다. 표준화된 여러 의뢰사의 통합 데이터를 활용하여 리스크 요인을 조기에 식별함으로써, 팀은 설계 변경이 운영에 미치는 영향을 사전에 검토할 수 있습니다. 이는 결과적으로 임상시험 단계에서 막대한 비용이 발생하는 프로토ㅗㄹ 개정의 필요성을 획기적으로 줄여줍니다.
Protocol Optimization이 설계 변경이 등록 및 유지에 미치는 영향을 예측할 수 있나요?
네, 가능합니다. Protocol Optimization은 AI 기반 예측 모델링을 활용하여 시뮬레이션을 수행하며, 특정 설계 요소(예: 검사 절차, 방문 빈도 등)가 주요 결과에 미치는 영향을 예측합니다. 이를 통해 대상자 등록률, 중도 탈락률 및 전체 일정에 미치는 기대 효과를 미리 파악할 수 있으며, 잠재적 리스크를 선제적으로 식별하고 완화할 수 있도록 지원합니다.
플랫폼을 통해 시험기관과 환자의 부담을 평가할 수 있나요?
네, 가능합니다. 실제 임상 데이터를 벤치마킹하여 방문 및 활동 단위에서 발생하는 환자와 시험기관의 부담을 정확하게 수치화할 수 있습니다. 이 기능을 통해 주요 비용 발생 요인을 파악하고, 시험기관에 훨씬 간결하고 부담이 적은 임상 설계를 제시할 수 있으며, 이는 대상자 모집 및 유지 성과 개선으로 직결됩니다.
Protocol Optimization의 예측 모델링에는 어떤 데이터가 활용되나요?
이 솔루션은 38,000건 이상의 임상시험과 1,200만 명의 환자 데이터로 구성된, 업계 최대 규모의 전 세계 글로벌 임상 데이터를 기반으로 인사이트를 도출합니다. 이러한 방대한 데이터를 토대로 AI는 시험기관, 환자, 그리고 적응증 단위의 데이터를 사용자의 특정 연구에 맞춘 명확하고 실행 가능한 시나리오로 변환해 줍니다.
Medidata는 고객 및 파트너를 위한 교육을 제공하나요?
네, 제공합니다. Medidata는 고객사와 파트너사를 위해 자기 주도형 학습(Self-paced)과 강사 주도형 교육(Instructor-led)을 포함한 다양한 교육 옵션을 제공하고 있습니다. 현재 이용 가능한 교육 과정 및 관련 자료는 Medidata Global Education and Training 섹션 에서 확인할 수 있습니다.
Explore Experiences
Medidata Platform 살펴보기