Sciences de la vie

Facilitez la gestion des essais cliniques.

  • Collaborez de manière contextuelle à chaque phase du processus d'essai clinique sur une plateforme conforme.
  • Identifiez les risques potentiels pour les patients, les candidats ou les études, comme l'adhésion aux thérapies, et générez même des actions de sensibilisation auprès de certains segments, tels que les groupes qui pourraient convenir à un nouvel essai clinique ou à un programme de soins, et maintenez-les engagés selon leurs préférences.
  • Connectez et activez en toute sécurité les données externes et internes sur les performances des sites cliniques, sur les demandes de remboursement et les données commerciales dans un profil en temps réel des patients, des professionnels de la santé et des sites cliniques.

Résumé des études de cas

Simplifiez la gestion des essais cliniques en facilitant la collaboration, en identifiant les patients et en intégrant diverses sources de données pour générer des informations qui améliorent la prise de décision et les résultats du développement clinique.

Sources de données utilisées

EMR & EHR
Bases de données de vente
Systèmes de gestion des essais cliniques
Données marketing
Systèmes de gestion des données cliniques
Données réelles (fournisseurs)
Registres de patients
ERP
Données scientifiques (PubMed, etc.)

Exploitez les insights et les prévisions

En rassemblant les sources de données mentionnées dans ce cas d'usage, les équipes peuvent élaborer des connaissances calculées ou exécuter des modèles prédictifs à l'aide de Data Cloud, ce qui leur permettra de prendre des décisions plus judicieuses ou de mettre en œuvre de nouvelles automatisations.

Connaissances calculées Combinez les données de publication et de recherche (externes et internes) avec les données CRM pour produire des insights pertinents qui peuvent accélérer la prise de décision et améliorer le taux de réussite des décisions d'investissement. Fournissez des insights basés sur des modèles d'études historiques pour soutenir la planification du développement clinique (plans d'études de phase I, II et III).
Modèles prédictifs Fournissez une mise en correspondance automatisée des patients et anticipez les méthodes de communication préférées sur la base des données d'engagement. Utilisez le ML pour générer des évaluations de risques et fournir des conseils qui peuvent accélérer la planification et la précision des évaluations.

Quel est le résultat ?

Diminution l'attrition des patients
Amélioration de l'adhésion aux essais
Diminution des coûts
Réduction du temps d'intégration
Accélération des essais cliniques
Amélioration de la conformité
Augmentation de l'efficacité opérationnelle des essais