Klinik Araştırma Kayıtlarının Alınmasında Daha Erken Stratejik Planlama Önemlidir

Klinik araştırmaların birçok yönü tahmin edilemez. Kritik ve çoğu zaman zahmetli bir adım olan hasta kaydı, bölgeler, ülkeler ve merkezler ve ayrıca terapötik alanlar arasında büyük farklılıklar gösterebilir. Bu öngörülemezlik, klinik araştırma planlamasının karmaşıklığını artırır.

Ülke ve merkez seçimini kapsayan bir klinik araştırmanın kurulmasının başlangıcında temel varsayımlar yapılır. Peki bu varsayımlar değişirse ne olur? Bu varsayımlardaki değişikliklerin çalışmanın yürütülmesini nasıl etkileyeceğini belirli bir güven seviyesinde biliyor musunuz?

Senaryo planlamasının bu kadar değerli olmasının ve klinik araştırma kurulum kararlarındaki değişkenliği yönetmeye yardımcı olmak için kritik olmasının nedeni budur. Senaryo planlaması, herhangi bir stratejik analizde yapılan en yaygın iki hatayı ortadan kaldırmaya çalışır: aşırı tahmin ve yetersiz tahmin. Senaryo planlama, belirli bir olay kombinasyonuna dayalı olası sonuçları keşfetme fırsatı sunarak gücü tekrar klinik yöneticilerine verir. Temelde riskleri, kaynak tahsislerini ve maliyetleri dengelerken en iyi stratejiyi bulmalarını sağlar ve çeşitli makul senaryoların etki değerlendirmesini iç paydaşlarla tartışmak için gereken içgörüleri verir.

Klinik yöneticilerin bir klinik araştırmanın optimum kurulumunda hataları azaltmalarına yardımcı olacak bir dizi senaryo tanımlamalarını sağlayabilecek olan şey, belirli ayrıntılara sahip geniş bir olasılık yelpazesine dayanan bu senaryo planlamasıdır.

Oracle'ın Oracle Health Sciences Activate Cloud Service içinde bulunan çalışma planlama aracı, klinik yöneticilerine önemli çalışma başlangıç tarihlerini otomatik olarak planlama ve tahmin etme, bir SAK kuruluşu durumunda dış kaynaklı çalışmalar için ilk teklif tahminlerini oluşturma ve kritik çalışma analizi için senaryo planlamasına katılma olanağı sağlar.

Temel çalışma özellikleri (ör. ülkeler, öngörülen merkez sayısı, terapötik alan, merkez özellikleri, vb.) çalışma planlama aracına girilir ve kuruluş tarafından yapılandırılan temel kilometre taşları için öngörülen tarihlerin bir listesi makine öğrenimi algoritmalarına göre otomatik olarak oluşturulur (bkz. Şekil 1). Bu içgörülere dayanarak klinik yöneticileri, kaynak kısıtlamaları dahilinde kilometre taşlarının zamanında tamamlanmasını sağlamak için doğru dengeyi bulmak üzere parametreleri ayarlayabilir.

Bu algoritmalar, binlerce küresel çalışmada 170.000'den fazla klinik merkezin etkinleştirilmesiyle kazanılan on yıllık sektör deneyimi boyunca toplanan yüz binlerce veri noktası kullanılarak oluşturulmuştur ve öğrenmeye devam etmektedir.

Makine öğrenimi, kritik operasyonel içgörüler sağlayarak kuruluşların öğrenmesine ve uyum sağlamasına olanak tanır. Sonuç olarak bu içgörüler, klinik araştırmaların planlanması ve yürütülmesindeki faaliyetleri optimize ederek kuruluşların öznel kararlardan veri odaklı kararlara geçmesine olanak tanır.

Alternatif olarak klinik yöneticileri, sezgisel senaryo modellemesine olanak tanıyan belirli kurumsal iş akışı süreçlerine göre uyarlanmış planlar sağlayan kilometre taşı bağımlılık haritalarından yararlanabilir. Tahmini tarihler, özel planlama ihtiyaçlarını desteklemek için gerektiğinde kabul edilebilir veya geçersiz kılınabilir (bkz. Şekil 2).

Raporlama ve görselleştirmeler, özetlenen verilerin kolayca dışa aktarılmasına ve destekleyici veya yönetici incelemesi için hızlı bir şekilde birleştirilmesine olanak tanır.

Klinik uzmanları arasında hasta kaydının klinik araştırmalarda kritik bir başarı faktörü olarak kabul edilmesiyle birlikte, birçok klinik yöneticisi daha proaktif planlama önlemlerine duyulan ihtiyacın farkındadır. Bu durum özellikle çalışma başlangıcı sırasında akuttur ve riskleri azaltmak için gereklidir. Çalışma planlama aracı, klinik yöneticilerin planlama donanımına yapılan değerli bir katkıdır.

İnceleme girişiminizi optimize etme hakkında daha fazla bilgi edinin.

Klinik araştırmalarınızı nasıl hızlandırabileceğinizi öğrenmek için Oracle Life Sciences'ı keşfedin.