Eles enfatizaram a necessidade de focar em KPIs e metas de desempenho no início e no final de cada estudo para melhorar a velocidade e! ao mesmo tempo! manter a qualidade! e acreditam que a aceleração deve ocorrer nos seguintes pilares:
Fluxo de dados otimizado do paciente
Qualidade e revisão de dados integrados
Uso de IA/ML e análises avançadas
Análise digitalizada e automatizada
Adotar a mudança para a ciência de dados também exigirá novos conjuntos de habilidades dentro das equipes de dados clínicos. Como um palestrante observou! “Precisamos deixar de apenas marcar caixas e começar a interpretar os dados”. Outros apontaram a necessidade de pensar de ponta a ponta! além dos limites LISTA DE DADOS tradicionais que definiram as equipes de dados clínicos.
Desenvolvendo uma nova mentalidade e confiando em novas ferramentas
Os profissionais de dados clínicos também precisarão adotar uma nova mentalidade e se sentir mais confortáveis com automação e novas ferramentas. “Precisamos chegar ao ponto em que confiamos na ferramenta. Queimamos recursos verificando constantemente nosso trabalho”! destacou um participante.
Futuro! o uso crescente de dados do mundo
Real promete afastar a indústria de testes em fases para submissões regulatórias contínuas! nas quais cada estudo continua a dar suporte às alegações. As equipes precisarão de um entendimento claro não apenas de quais dados devem ser coletados! mas também do porquê! e também Em resposta a essa crescente complexidade terão que garantir que o propósito dos dados seja bem definido. Além disso! a indústria deve se afastar Dados de Sault Funções e conjuntos da visão de estudo para estudo! já que “o que estamos procurando está mudando constantemente”! como observou um participante.