临床数据Intelligence for Life Sciences

• 数据准确性

  手动处理大量临床试验数据非常耗时。人工接触较多的流程容易出错，降低数据质量，进一步减慢流程速度。使用自动数据采集功能可节省管理临床数据的时间。

• 数据分类

  申报截止日期紧迫，没有时间可以浪费。寻找贴错标签和放错位置的临床试验文件会占用宝贵的时间。准确识别、分类和管理临床数据，才能在截止日期前完成申报，抢占市场先机。

• 数据库锁定

  分析、报告撰写和归档取决于临床数据集的最终确定。人工流程和数据孤岛很难找到缺失或不完整的元数据，从而延误了最终完成。自动化和简化可更快地锁定数据库。

• 试验见解

  隐藏在临床试验数据中的趋势可能是提高创新能力的关键。互不关联的系统和分类流程缺乏高质量的元数据来帮助发现这些趋势。利用临床数据智能发现新的试验见解。

• 现有系统投资

  如果系统各自为政，就会有多种解决方案需要维护。资源花费在技术支持上，而不是创新上。连接生命科学系统，实现投资最大化和维护最小化。

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