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云研究平台不容易将临床数据采集步骤增加一半“英雄联盟下注官网”

发布日期:2020-12-25 14:19浏览次数:
本文摘要:临床试验从最初的研究规划到继续执行试验和最终统计分析的流程可以广泛用于大数据分析。近年来,随着医疗研发支出的大幅增加,成本控制和效率提升成为许多生物制药、CRO公司和科研机构关注的焦点。其中,EDC系统是一款数据采集软件,以科研思维为导向,逆向设计数据库结构,为医药公司的医生和科研人员提供数据采集服务。

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近年来,由于人工智能、大数据和云计算的技术发展,许多行业都发生了翻天覆地的变化。事实上,医学大数据的价值在探索疾病规律、精准医疗、新药研发、临床试验等方面都有突出的表现。临床试验从最初的研究规划到继续执行试验和最终统计分析的流程可以广泛用于大数据分析。事实显然是一样的。

近年来,随着医疗研发支出的大幅增加,成本控制和效率提升成为许多生物制药、CRO公司和科研机构关注的焦点。到2013年,全球约75%的新药试验放弃了传统的病例报告表(CRF),开始使用电子病例报告表(eCRF),使用电子数据采集系统(EDC)采集受试者的电子病例报告表(eCRF)。病例报告表的收集是积极的临床研究和药物研究的最重要组成部分之一。与传统的采集过程相比,它在EDC系统中具有许多明显的优势:快速、方便、可靠。

斯路信(上海)信息技术有限公司利用这个市场,在技术上扎根,开发了一个难以开展的科研平台,使参与的人员更容易转行从事科研工作。自2016年推出该产品以来,已与300多家制药公司达成协议,为2万多名医生提供数据相关服务,2018年销量预计将超过1000万。

云研究平台不容易将临床数据采集步骤增加一半。云研究平台主要是医药公司获取与临床系统云部署、临床研究培训、数据管理等相关的产品和服务。公司名称Siluxin也是从英文单词solution音译而来。

清晰的数据收集和分析是由统计分析软件、EDC系统和CRS系统等产品完成的,它们相互独立,可以协同工作。其中,EDC系统是一款数据采集软件,以科研思维为导向,逆向设计数据库结构,为医药公司的医生和科研人员提供数据采集服务。在此基础上,根据药物临床研究的实际市场需求,CRS系统制定了随机化方案,并与药物研发单位合作建立盲法和应对EDC系统,随机分为两组进行药物管理。

大大减少重复性操作。当EDC系统和客户关系管理系统收集的数据输入数据库后,统计分析软件开始工作。软件按照分析思路设计,自动自由选择统计数据,自动编程,自动提取统计数据结果,自动制作图表。据报道,传统的临床科研数据收集需要六个步骤:患者进入两组,获得纸质数据,手动加载数据,检查可行性数据,数据清理,最后结构化数据。

而使用不易采集云数据的科研平台,只需要患者进入两组,输出EDC数据,获取数据,即可节省50%的人力和时间。除了让收集数据的步骤更简单之外,通过这个云平台获得的数据质量也更高。来之不易的团队通过机器学习建立来之不易的AI-intelligent DM,通过扫描数据对类型、关联、自动识别变量中产生的可疑数据进行分类,保证加载数据的真实性。

利用这个云研究平台,临床医生可以简单而缓慢地完成数据录入,并通过手机上的一个app或电脑上的一个网页自动提供和获取数据分析结果。每个医生都必须有自己的临床数据库。前几年,武汉某医院的一位主任医师做了一项临床研究,花了两年时间用excel表格收集临床数据。

结果经过分析发现,这些数据结构有些惊慌失措,部分中文代码没有问题,导致最终研究结果的质量偏离了更高的水平。这也是很多临床医生做科研时没有的痛点。

云韵科学研究平台的主要创始人赵广也遇到过类似的问题。“在工作中,我发现许多医生想做临床医学 所以我们期待开发一个平台,可以在医生的帮助下完成数据采集和分析,让他们更容易做科研。

赵广将医生的临床研究比作饮食。他指出,聪明的女人没有米很难做饭,而医生很难在科研平台上获得米和炊具。团队很难坚信,十年后,中国的每个临床医生都必须创建自己的数据库。“国内有很多临床患者和临床资料,目前很难将这些资料转化为临床证据。

但我坚信,这个云研究平台可以收集和分析临床数据,甚至获得科研思路。老板在临床研究方面做了相当大的改进。”此外,团队很难将专业和技术定位为公司的核心。

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团队成员多为哈佛大学、波士顿大学、华中科技大学等专业人士。首席技术专家陈是哈佛医学院的数据分析工程师。在流行病学研究设计和数据分析咨询领域有25年的经验,发表SCI论文近百篇。

为了保证产品质量,团队还在产品开发成功后花了上半年时间完成细节,研究人员专门调查问卷,反复更换产品。“我们期待以技术为导向,做出真正能打动客户的产品,市场自然就封闭了。”公司目前没有专职的销售人员,大部分项目都是研究人员介绍的。客户还包括中国疾病预防控制中心、北京安贞医院、上海长海医院等著名科研机构。

目前正在为科研平台规划前一轮融资,预计今年年底完成,资金800-1000万元,主要用于产品深度研发和市场拓展。


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