Strategie für klinische Daten

Geschrieben von Nicolas Schaltenbrand

 

 

Unternehmen generieren heutzutage viele Daten, aber die bloße Verfügbarkeit von Daten reicht nicht aus, um Ihre Abläufe zu verbessern. Um Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, benötigen Sie eine Datenstrategie. Eine Datenstrategie umfasst die Tools, Prozesse und Regeln, die bestimmen, wie Sie Ihre Geschäftsdaten verwalten, analysieren und nutzen. Durch die Implementierung einer Datenstrategie können Sie fundierte Entscheidungen treffen und die Sicherheit und Konformität Ihrer Daten gewährleisten.

Da klinische Studien eine ständig wachsende Vielfalt an Datentypen und -quellen hervorbringen, wird die Konsolidierung, Standardisierung und Analyse der Ergebnisse immer komplexer. Leider haben die zur Integration von Datenanalysemethoden verfügbaren Tools nicht mit den Fortschritten in der Forschungstechnologie Schritt halten können, was zu Zeitverzögerungen und Ineffizienzen im Prozess klinischer Studien geführt hat. Daher ist es unerlässlich, die Datenüberprüfung und -analyse zu optimieren und eine effiziente klinische Datenpipeline einzurichten, um den klinischen Forschungsprozess zu rationalisieren.

Um diese Herausforderungen zu meistern und die Zeitspanne für klinische Studien zu verkürzen, müssen Organisationen eine Strategie für klinische Daten entwickeln, die in der Lage ist, unterschiedliche Datenquellen zu verarbeiten. Die Auswahl einer geeigneten Plattform für klinische Daten kann entscheidend dazu beitragen, repräsentativere Studienergebnisse zu erzielen.

Im Bereich der Arzneimittelentwicklung ist die Verknüpfung von Daten über den gesamten Prozess hinweg von entscheidender Bedeutung und eine solide Datenstrategie ist die Grundlage für den Erfolg. Es hilft bei der Bewältigung der Herausforderungen, die sich aus verschiedenen Bereichen ergeben, darunter die zunehmende Komplexität klinischer Studien, der Wandel hin zu dezentralen klinischen Studien (DCT), der Bedarf nach risikobasierten Ansätzen und die wachsende Abhängigkeit von intelligenten Geräten und Lösungen.

DCT bezieht sich auf Studien, die über Telemedizin und mobile/lokale Gesundheitsdienstleister durchgeführt werden und dabei Technologien nutzen, die sich von herkömmlichen klinischen Studien unterscheiden. Dies erfordert einen neuen Ansatz für die Verwaltung klinischer Daten, einschliesslich der Fähigkeit, Trends über Studien hinweg und auf verschiedenen Ebenen zu erkennen.

Da klinische Studien immer komplexer werden, ist es wichtig, über eine risikobasierte Datenüberprüfungsstrategie zu verfügen, um Konformität und Sicherheit zu gewährleisten. Dazu gehört die Identifizierung potenzieller Risiken im Zusammenhang mit dem Protokolldesign, den Patientenpopulationen und den in der Studie verwendeten Technologien.

Vorschriften erfordern einen ganzheitlichen Ansatz zur Risikominderung, der über die Überwachung von Untersuchungsstandorten hinausgeht. Innerhalb einer einzigen Studie sollte ein dynamisches Datenerfassungssystem implementiert werden, das auf bestimmte Patientengruppen, Indikationen, Prüfprodukte und Datentypen zugeschnitten ist.

Der zunehmende Einsatz von Sensoren und Wearables generiert grosse Datensätze, die maschinelles Lernen und intelligente Lösungen erfordern, um Muster zu erkennen und Aufgaben zu automatisieren. Dies ermöglicht eine effizientere Arzneimittelentwicklung und ermöglicht die Bewältigung der Herausforderungen, die sich aus komplexen Studiendesigns ergeben.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass eine solide Datenstrategie sowie die entsprechenden Mitarbeiter und Technologien für eine erfolgreiche Arzneimittelentwicklung in der heutigen, sich schnell entwickelnden Landschaft von entscheidender Bedeutung sind.

 

Strategische Dienstleistungen für klinische Daten

wega spielt eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung unserer Daten- und digitalen Herausforderungen, indem wir an verschiedenen Fronten moderieren, organisieren und umsetzen. Wir unterstützen Sie bei der Umsetzung Ihrer Datenstrategie, der Einhaltung von Qualitätsstandards und der Bereitstellung von Richtlinien. Darüber hinaus können wir mithilfe fortschrittlicher Datenintegrationstools eine Umgebung erstellen oder unterstützen, die Ihre Daten effizient erfasst, verwaltet und meldet. Unser Fachwissen in den Bereichen Machine Learning, KI und anderen Spitzentechnologien trägt dazu bei, die Entscheidungsunterstützung, Risikobewertung und Frühwarnungen zu verbessern. Darüber hinaus können wir integrierte Dashboards und Datenvisualisierungstools entwickeln, um fundierte datengesteuerte Entscheidungen bei der Risikobewertung und dem Portfoliomanagement von Prüfpräparaten zu ermöglichen.