数据驱动的适应性试验:加强安全,加速进步和提高经济学通过加强见解

利用“大数据”的概念在临床试验中已经十多年的话题。审判赞助商面临着大量不同的数据和相应的端点生成所有试验地点与他们的研究设计。配备合适的技术时,赞助商可以整合广泛的统计信息在一个适应性试验,允许实时临时分析。

这种不断变化的景观技术在数据驱动的扩张使赞助商作出更明智的决定是否继续资助审判,修改或引入新的治疗手臂,或实现其他基本变化在整个研究的持续时间。利用大量的数据变得更加可控的。然而,从这些数据得出有意义的见解仍是一项复杂的任务。临床技术提供商提供交互式响应技术(红外热成像)是主要的方法帮助赞助商克服这些挑战。提供指导优化,实现提高ROI与广泛的数据收集和与临床研究相关的各种端点,红外热成像技术可以为赞助商支持这种方法。

利用实时数据在整个临床试验

红外热成像和计算能力提供有效和有价值的洞察新兴模式,无论是招聘还是供应链管理。数据可视化是一个关键的组件在这个过程中,特别是在今天的试验涉及到连接设备,处理大量的数据点进行分析和优化提供明确的反馈和视觉表示网站和赞助商。经常,在二期试验中,赞助商和网站工作人员调查的理想剂量有效性和安全性通过检查数据和评估各种治疗武器。实时数据的见解,现场人员和赞助商都可以开始确定治疗武器有很大区别。赞助商可能会引入另一个胳膊去探索一个主题是否可以承受更高的剂量,如果它提供了增加疗效。

同样,在当代多阶段,复杂的肿瘤研究,如果临时发现表明赞助超过端点目标和有效地识别一个好的药物比其他任何可用的选项,他们可以受试者退出安慰剂,过渡到一个开放的,商业化药物尽快。相反,赞助商可以终止试验更迅速确定治疗并不比一个comparator更有效药物或安慰剂。

广泛的数据集有有趣的应用程序在开始和结束的过程——公司提供高价值的重点在药物发现和post-approval研究。从供应链管理的角度来看,数据驱动的集成方法和可视化适应性试验中迅速发达,现在转向使用人工智能(AI)和机器学习(ML)生成可视化和见解。这种发展提供了重大机遇使临床试验执行的方式发生革命性的变化。

分配的风险提高的生活质量

在我们厌恶风险的领域,通常谨慎犹豫改变的临床试验。然而,没有理由避免利用现代技术,有效支持实时洞察有价值的试验数据。病人安全和谨慎总是指导我们的方法在临床试验。拥抱技术将实现更好的数据驱动的决策过程和见解,从而提高整体效率。

大型制药公司必须愿意承担额外风险和获得监管机构和其他行业的证据。许多这样的公司有创新组实验在哪里发生。成功的分散试验正在进行整个行业,提供更成规的方法,改善病人保留。虽然这些创新群体只占一小部分大型制药公司的研发,正在取得稳定进展。

监管当局也可以发挥关键作用在推动改变,就是明证参与适应性试验。这些机构可以提供指导,帮助赞助商导航管理大数据相关的监管方面的挑战,AI和毫升在他们的试验。通过消除赞助商的担忧及明确的监管环境,监管者可以缓解忧虑与采用这些先进的技术。鼓励和支持大数据的采用,AI和毫升在临床试验中,监管者需要清楚地定义可接受的参数,如果有必要,扩大的边界可以使用这些技术。这将使一个平滑集成在临床试验过程中尖端的解决方案。

红外热成像专业系统设计和研发团队与客户密切合作,确定最有效的方式利用数据驱动方法适应性试验模型中,目标是创新和交付高质量的研究。除了红外热成像,cross-study数据提供了一个机会来帮助客户产生的见解和做出更明智的决策。

集成的数据驱动的见解在临床试验正在进行,使临床研究,以更好地适应试验参与者,丰富他们的生活质量,更有效地完善审判程序。

关于作者:

克里斯司机目前IQVIA IT架构主管,超过21年的经验在红外热成像和生物技术领域,信息技术的研发和功能。克里斯的经历和背景在基础设施体系结构中,全球卫生平台和最近,分散试验采用通过实时集成,推动他的热情为未来的状态以病人为中心的医疗保健。在他的“停机”,克里斯喜欢花时间和他的家庭成长,倡导采用,特别是对那些拥有额外染色体!