Ciencias biológicas

Simplifica la gestión de ensayos clínicos.

Colabora de manera eficiente en todas las etapas del proceso de ensayo clínico utilizando una plataforma que cumpla con los requisitos regulatorios.
Identifica los posibles riesgos para los pacientes, candidatos o estudios, como problemas con la adherencia a los tratamientos, y crea acciones dirigidas a segmentos específicos, como los grupos que podrían ser aptos para un nuevo ensayo clínico o programa de salud, y mantén su participación de acuerdo con sus preferencias.
Conecta y utiliza de forma segura los datos de desempeño clínico externos e internos, los datos de reclamaciones y la información comercial para crear un perfil en tiempo real de los pacientes, profesionales de la salud y centros clínicos.

Resumen del caso de uso

Simplifica la gestión de ensayos clínicos mediante la colaboración, la identificación de pacientes y la integración de diversas fuentes de datos, lo cual permite obtener información que mejora la toma de decisiones y los resultados del desarrollo clínico.

Industria

Atención médica y ciencias biológicas

Productos de Salesforce utilizados

Fuentes de datos utilizadas

Historia Clínica Electrónica y Registro de Salud Electrónico

Bases de datos de ventas

Sistemas de gestión de ensayos clínicos

Datos de marketing

Sistemas de gestión de datos clínicos

Datos del mundo real (proveedores)

Registros de pacientes

ERP

Datos científicos (PubMed, etc.)

Aplicación de información y predicciones

Al integrar las fuentes de datos mencionadas en este caso de uso, los equipos pueden realizar análisis profundos o ejecutar modelos predictivos con Data Cloud, lo que les permitirá tomar decisiones más informadas o impulsar nuevas automatizaciones.

Información calculada	Combina los datos de publicaciones e investigaciones (externos e internos) junto con datos de CRM para generar información relevante que pueda agilizar la toma de decisiones y mejorar la tasa de éxito de las inversiones. Proporciona información basada en diseños de estudios históricos para respaldar la planificación del desarrollo clínico (planes de estudio de fase I, II y III).
Modelos predictivos	Automatiza la asignación de pacientes y predice sus métodos de comunicación preferidos según sus interacciones previas. Utiliza el aprendizaje automático para generar análisis de riesgos y ofrecer orientación que pueda acelerar la planificación y la precisión de las evaluaciones.