ライフサイエンスのための臨床データインテリジェンス

• データ精度

  大量の臨床試験データを手作業で処理するのは時間がかかる。人手がかかるプロセスはエラーが発生しやすく、データ品質を低下させ、プロセスをさらに遅らせることになります。自動データ収集により、臨床データの管理時間を短縮。

• データ分類

  ファイリングの期限は厳しく、無駄な時間はない。誤ったラベルや置き忘れた治験書類を探すのは、貴重な時間を浪費します。臨床データを正確に識別、分類、管理し、期限を守り、先に市場に投入する。

• データベースロック

  解析、報告書作成、ファイリングは、臨床データセットの確定によります。メタデータの欠落や不完全性は、手動プロセスやデータサイロでは見つけにくく、最終的な完成を遅らせることになります。自動化・効率化でデータベースロックまでの時間を短縮。

• トライアルインサイト

  臨床試験データに隠されたトレンドは、イノベーションを向上させる鍵になります。切断されたシステムや分類プロセスには、それを発見するのに役立つ質の高いメタデータがありません。クリニカルデータインテリジェンスで新たな治験のインサイトを発見する。

• 既存のシステム投資

  システムがサイロ化している場合、維持するためのソリューションが複数存在することになります。リソースは、イノベーションよりもテクノロジーサポートに時間を費やす。ライフサイエンスシステムを接続し、投資の最大化と維持管理の最小化を実現します。

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