데이터와 AI를 활용한 차세대 임상 시험 설계
이러한 기술이 프로세스를 간소화하고, 효율성을 높이며, 치료제를 더 빠르게 시장(및 환자)에 제공하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.
이러한 기술이 프로세스를 간소화하고, 효율성을 높이며, 치료제를 더 빠르게 시장(및 환자)에 제공하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.
오늘날 임상시험 팀은 그 어느 때보다 많은 장벽에 직면해 있습니다. 과중한 문서 작업, 수동 프로세스, 강화된 규제 장벽에 이르기까지 현대의 임상시험은 더욱 복잡해지고 효율성은 낮아지고 있습니다. 이러한 복잡성은 시험 설계에 영향을 미치고, 현장에서의 연구 운영을 비효율적으로 만들며, 적합한 환자를 모집하고 참여시키고 유지하는 것을 어렵고 비용이 많이 드는 일로 만듭니다.
최근까지 업계는 기존 임상 프로세스의 디지털화를 통해 이러한 비효율성을 해결하려 했습니다. 문서 작업을 줄이고 보다 체계적인 시스템을 구축할 수 있을 것이라는 기대에서였습니다. 그러나 디지털화만으로는 충분하지 않았습니다. 임상시험 프로세스에서 진정으로 의미 있는 변화를 이끌어내려면 단순히 종이와 스프레드시트에서 디지털 시스템으로 전환하는 것 이상이 필요합니다. 업계가 시험 설계, 기관 선정, 모집 및 유지 활동 등 핵심 프로세스 자체를 혁신하는 것을 고려해야 합니다.