臨床數據Intelligence for Life Sciences

• 數據準確性

  手動處理大量臨床試驗數據非常耗時。高度人性化的流程容易出錯，降低數據質量並進一步減慢流程速度。通過自動數據收集節省管理臨床數據的時間。

• 數據分類

  申請截止日期很緊，沒有時間可以浪費。搜索貼錯標籤和放錯位置的臨床試驗檔會佔用寶貴的時間。準確識別、分類和管理臨床數據，以按時完成任務並率先上市。

• 資料庫鎖

  分析、報告撰寫和歸檔取決於臨床數據集的最終確定。在手動流程和數據孤島中很難找到缺失或不完整的元數據，從而延遲了最終確定。自動化和簡化，以更快地實現資料庫鎖定。

• 試驗見解

  隱藏在臨床試驗數據中的趨勢可能是改進創新的關鍵。互不關聯的系統和分類過程缺乏高品質的元數據來幫助發現它們。利用臨床數據智能發現新的試驗見解。

• 現有系統投資

  當系統孤立時，需要維護多種解決方案。資源將時間花在技術支援上，而不是創新上。連接生命科學系統，最大限度地提高投資成本並最大限度地減少維護。

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