Study Feasibility
운영 리스크는 첫 환자 등록(FPI) 훨씬 전부터 시작되며, 등록이 시작된 후에도 멈추지 않습니다.
Medidata Study Feasibility는 AI 기반의 예측 모델링, 다양성 분석, 성과 분석을 하나의 통합 솔루션으로 결합하여 제공합니다.
확신 있는 설계, 실행 및 적용
복잡성이나 비용을 늘리지 않으면서도, 더 빠른 환자 등록과 강력한 다양성 확보, 예측 가능한 타임라인을 달성해야 한다는 요구가 높아지고 있습니다. 하지만 안타깝게도 타당성(Feasibility) 결정은 불완전한 데이터와 정적인 예측에 의존하는 경우가 너무나 많습니다.
Medidata Study Feasibility는 실행 가능한 근거를 제공합니다. 타임라인을 모델링하고, 시험기관 선정을 최적화하며, 데이터에 기반한 다양성 목표를 설정하십시오. 또한, 업계 트렌드와 실시간 성과를 지속적으로 비교 분석(Benchmarking)할 수 있습니다.
표준화된 업계 전반의 임상시험 데이터
시험기관 수준의
운영 성과 지표
실행 가능한 실시간 인사이트
즉시 투입 가능한 전문가 지원
Medidata Study Feasibility 성과
최적화된 프로토콜
운영 가능한 최적의 임상 설계
Medidata Protocol Optimization은 AI 기반 모델링을 활용하여 첫 환자 등록(FPI) 전 임상 성과를 시뮬레이션합니다. 이를 통해 환자 부담, 시험기관 성과, 임상 비용을 조기에 평가할 수 있도록 지원합니다.
이러한 가시성은 프로토콜 수정(Amendment) 횟수를 줄이고, 환자 등록 지연을 방지하며, 임상시험 전반의 효율성을 개선하는 데 기여합니다.
FAQ
Medidata Study Feasibility는 어떻게 시험기관 선정의 정확도를 높이나요?
이 솔루션은 단순한 설문조사가 아니라, 실제 시험기관 레벨의 환자 등록 및 혼잡도 데이터에서 도출된 AI 기반 예측 모델링을 사용해 우수한 성과를 내는 기관을 식별합니다. 환자 등록률, 스크린 실패(Screen Failures), 데이터 품질 등 운영 성과 지표에 대해 비교할 수 없는 수준의 세분화된 데이터를 제공하여, 특정 타임라인 목표를 달성할 통계적 확률이 가장 높은 시험기관을 선정할 수 있도록 돕습니다.
타당성(Feasibility) 인사이트를 뒷받침하는 데이터 기반은 무엇인가요?
Medidata는 140개국 이상, 38,000건 이상의 임상시험과 1,200만 명의 환자 데이터를 포함하는 업계 최대 규모의 자체 독점 데이터셋을 활용합니다. 또한, 현재 진행 중인 8,000건 이상의 연구로부터 매주 데이터를 업데이트합니다. 이를 통해 타당성 평가와 벤치마킹이 낡은 과거 기록이 아닌, 최신의 실시간 업계 성과를 바탕으로 이루어집니다.
이 솔루션이 다양성 등록 목표 달성에 도움이 될까요?
네, 그렇습니다. 이 플랫폼을 통해 다양한 환자군을 모집한 과거 실적이 입증된 시험기관을 식별할 수 있습니다. 적응증별 업계 전반의 환자 인구통계 데이터를 활용하여 다양성 목표를 지속적으로 달성해 온 기관들을 우선순위에 둘 수 있으며, 이를 통해 포용성(Inclusivity) 목표 달성은 물론 규제 기관의 다양성 조치 계획(Diversity Action Plans) 준수를 지원합니다.
연구 진행 중에도 환자 등록 리스크를 완화할 수 있나요?
네, 가능합니다. 초기 계획 단계뿐만 아니라, Medidata 솔루션은 진행 중인 연구를 업계 벤치마크와 실시간으로 비교 분석할 수 있는 'Live Study Forecasting' 기능을 제공합니다.이 기능을 통해 임상 운영팀은 환자 등록 속도 저하나 잠재적 리스크를 조기에 감지할 수 있으며, 타임라인을 계획대로 유지하기 위해 즉각적인 경로 수정(Course correction)이 가능합니다.
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.
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