Новости

23 Июля 2021 Новости

Мы уходим из Data Management




Мы продолжаем набирать обороты! Data Management 365 с удовольствием заявляет об эволюционном переходе компании к принципам и стандартам Data Science. Наша команда Data Science сформировалась, сработалась и наметила маршрут на ближайшие годы! Следуя политике открытости, мы подготовили Меморандум, чтобы вы могли знать, какие инструменты и подходы для наших клиентов мы будем прорабатывать в первую очередь.

Мы в Data Management 365 всегда были и остаемся сторонниками инновационного, наукоемкого и творческого подхода к работе. Несмотря на относительно некрупные размеры, наша команда первой в отрасли применила многие подходы, которые уже сегодня являются естественными и стандартными.

Мы первыми предложили использовать алгоритм блок-чейн и внедрили данный подход в наши приложения для надежного и гарантированного хранения audit trail. Мы первыми в мире внедрили нейронную сеть для автоматизированного кодирования медицинских терминов сразу по нескольким медицинским словарям, что помогает нашим клиентам экономить тысячи часов. Как только FDA сделало обязательной подачу кодов LOINC, мы выдали оригинальное инженерное решение, полностью поддерживающее идею агентства о том, что подлежит кодированию, в какой момент и кем. В первые же недели пандемии мы предложили рынку алгоритмы удаленного мониторинга, благодаря чему десятки наших клиентов в сотнях проектов по всему миру смогли продолжить текущие и стартовать новые исследования, поддерживая процессы мониторинга без визитов в центры. Для крупных проектов мы предложили нашим клиентам принципиально новые гибридные адаптивные подходы Fast Track, которые отлично зарекомендовали себя в десятках проектов, включая одно из крупнейших в мире клинических исследований, прошедших на нашей платформе. Мы стали первыми, кто предложил рынку ePRO решение и пациентский доступ, которые можно использовать сразу на всем изобилии устройств и браузеров, как мобильное приложение и web-страницу одновременно.

Наш подход не ограничивался функциональными инновациями – одними из первых мы внедрили методологию Agile не только в разработке систем для клинических исследований, но и в области Data Management. Мы применили и валидировали продвинутые DevOps практики и CD/CI-подходы. Наша отдельная гордость в том, что мы не ограничиваемся принципами Agile в разработке ПО, а разделяем и поддерживаем в компании принципы и ценности бирюзовых организаций.

Сегодня мы идем в авангарде компаний-разработчиков и участников рынка Clinical Data Management, поддерживая стратегию и практику перехода процессов Data Management на новый уровень понимания, качества и скорости обработки данных.

Data Science Меморандум

Наша технологическая миссия

  • К 1 января 2023 года реализовать новый подход к управлению данными в клинических исследованиях, проходящих на нашей платформе;
  • Согласовать методологию, подходы и функционал платформы MainEDC™, чтобы предложить нашим клиентам инновационную практику и инструментарий.

Наши задачи

  • Улучшить качество Clinical Data Management
  • Повысить конкурентоспособность наших клиентов
  • Увеличить эффективность процессов
  • Повысить производительность DM/DS специалистов
  • Ускорить процессы чистки данных
  • Увеличить объемы обрабатываемой информации в единицу времени
  • Ускорить получение результатов
  • Удешевить процессы
  • Исключить bias в виде человеческого фактора

Точки приложения усилий:

  • Классические клинические исследования
  • Виртуальные клинические исследования
  • Децентрализованные исследования
  • Проекты с синтетическими рукавами
  • Адаптивные исследования
  • RWE/RWD
  • Обработка изображений

Методы и алгоритмы

  • Нейронные сети
  • Fraud detection
  • Anomalies
  • Поиск закономерностей
  • Тренды
  • Machine learning
  • Deep learning
  • NLP (Natural Language Processing)
  • Free Text mining
  • Risk-based monitoring: расширение до Risk based approach

Люди важнее данных, данные важнее всего остального

Клинические исследования существуют, чтобы собирать и обрабатывать данные

Центральным звеном исследования должен стать специалист по Data Management и Data Science




Другие новости