瑞孚迪Signals软件解决方案：助力应对现代临床试验的主要挑战

随着节奏的加快，试验管理人员和临床医生面临着一项重大挑战，即：数据量的爆炸性增长。对此，临床试验应提高效率，更好地利用临床试验数据，在临床和实操方面做出明智的决策，以便未来取得成功。

虽然，临床数据量的增加在诸多方面是有益的，但这无疑加大了临床医生和试验管理人员从多个资源库中及时调取数据的难度，还有数据质量、复杂性和格式等问题。为解决这一难题，生物制药行业投入了大量资金，搭建数据库和数据湖，可对非专业人士而言，及时访问分析好的数据，依旧是个严峻的挑战。

有些困难起因于早先操作不当：人为手动地提取数据，如特定程序或脚本等，开发、部署和维护此类数据的成本高昂。伴随着新数据源的接入，也使点对点的数据互换服务网络变得异常复杂，若缺乏集中管理，可能会影响效率，甚至无法开展团队协作。

以交叉研究分析项目为例，在审查肿瘤学产品药物安全性信息时，需要参考多个试验中的临床数据，由于试验方案、分组、数据收集和格式各不相同，且加入项目的试验越来越多，其复杂性不容小觑。

因此，解决或优化数据管理问题能腾出更多的时间，进行更优质、更深入的分析，实现临床试验的真正价值，即提高新疗法的效果及效率。Z终，整理数据的时间更少，调查研究的时间更多，效果也更好。

减少分析准备临床数据的时间，指的是尽可能地减少人为操作，转为自动化数据管理。其关键在于，建立集中式临床数据科学信息中心，单一化、统一化资源。这样能减少手动点对点连接的复杂性和乏味性，通过嵌入一个简单的结构，实现自主访问可靠、稳定的数据，以供分析。

好的临床试验会抛出同样数量的问题与答案。比如，一项治疗优势突出的试验，势必值得深入挖掘数据，发现其根本原因。某些情况下，还要扩展分析因素，如收入群体、种族、性别等，这个过程非常有价值。

健康分析师十分了解临床试验中潜在的不对等：据2021年的一项回顾显示，全球62%的试验参与者是白人（在美国达到了84%）。对于没有数据科学背景的临床医生来说，定位整合相关数据进行分析，可能非常复杂，需要大量的精力。

所以，关键还是创建统一资源，使数据协调化、标准化，医生也可以选择他们偏好的分析工具。人类和AI都很擅长发现规律和差异性，尤其是通过可视化。试验数据的快速可视化呈现，包括交互式深入挖掘，能让临床医生依照自己的直觉，发现异常情况，快速验证新想法，这有助于更快地将新疗法推向市场。

可供选的临床试验数据管理和分析解决方案有很多，瑞孚迪Signals解决方案便是其中之一。针对市场审查，关键决策性因素在于近实时的自主访问临床试验数据、云原生设计，以及用户友好性。

互联世界中的不同地区开展着临床开发项目，由合作伙伴组织的团队负责完成。对临床医生来说，自主访问实时数据至关重要，以便其应用先进的分析方法，全面了解患者安全性、治疗效果和试验进展。在合作至关重要的当下，昂贵、封闭、专有的系统很可能会让数据库的发展走向另一个死胡同。

同样，原生云意味着找到一个解决方案，能从第一设计原则角度，充分利用连接性、可扩展性和安全性。纯云的解决方案解决了构建和维护本地数据存储的挑战，提供了高性能、高可视化临床试验分析数据的即时访问性。