在过去两年中，整个行业的临床数据管理方法发生了迅速变化。在某种程度上，这是在大流行病期间开展工作的自然结果，在这种情况下，远程协作和效率显得尤为重要。然而，变革的种子早已播下，人工智能、数据可视化和其他技术进步为复杂的数据管理铺平了道路。 现在正是行业加速并拥抱这些转变的时候，而功能服务提供商（FSP）正是实现这些转变的日益有效的手段。
人员、技术和方法：成功的三个因素
临床数据管理有两个关键要素：管理所有数据相关任务的专业人员，以及他们用于执行这些任务的技术。这两者都是成功的关键。经验再丰富的数据管理人员也会被低劣的技术所拖累；反之，再先进的技术在不知道如何使用的人手中也一文不值。还有第三个最重要的因素：研究团队是否愿意将数据管理人员作为团队中不可或缺的一部分，利用他们的洞察力从一开始就发现问题，设计问题管理计划，并在问题压倒研究之前部署这些计划以缓解问题。
幸运的是，业界已经开始采用这一策略，从整体上看待研究数据库。这样做的好处显而易见。采用分析方法进行数据管理，并让数据管理人员与研究团队密切合作，有助于确保对数据进行适当的优先排序，从而加快整个试验的进程。数据第一次就能得到正确处理，节省了未来的成本和麻烦，使团队在不断变化的临床试验环境中更加灵活。
有了方法，那么人员和技术呢？
集中数据管理：标准化的关键
首先，谈谈集中化。如今，为支持智能数据管理而开发的系统数量达到了创纪录的水平。因此，许多数据管理人员都在玩弄多种工具。为了追求效率，他们似乎需要实施更严格的规则来协调这些工具，但这种策略却失去了对每项研究进行独特处理的灵活性。在精简和灵活性之间做出选择，意味着针对一项研究的解决方案并不总是适用于另一项研究。每次从头开始都会增加成本。解决方案是当今数据管理领域最大的创新之一：集中化。
赞助商不仅要集中管理数据，还要集中管理数据管理技术。对于拥有十几个或更多业务部门的大型制药公司来说，这种方法可以确保各部门之间的协调一致。对于将研究外包的小型公司来说，这种集中化即使在与多个供应商打交道时也能支持标准化。在这两种情况下，集中化意味着在不同的研究、供应商和团队之间采取稳定的方法，从而提供清晰度和一致性。
外包基础设施：利用功能服务提供商（FSP）
当然，集中数据管理需要基础设施。
顾名思义，FSP 为项目指派专家。赞助商可以利用这些专家的优势，而无需花费时间、费用和精力雇用和培训一个团队。FSP 无缝地成为内部团队的延伸--无论是加强现有的内部数据管理团队，还是作为更大的研究团队的延伸创建一个数据管理团队--始终按照赞助商的 SOP 和流程运作。该解决方案解决了复杂数据管理中的人员问题。此外，它还通过将专业技术引入内部，即时提供了实施集中式技术平台的能力。
简便性和一致性：正确技术工具的价值
将正确的技术平台置于数据管理的中心，意味着无论使用哪种电子数据采集系统（EDC），其方法都是一致的。电子数据采集系统用于其预期目的，即数据采集。然后，平台创建并利用一套核心报告，涵盖所有研究、所有治疗领域和所有研究阶段。
这为研究团队创建自定义可视化和列表提供了一个一致的起点，研究团队可以修改类似的报告，以便在需要时提供团队所需的准确信息。这种方法最大限度地提高了可重用性，同时最大限度地减少了压力。从一项研究到另一项研究，研究团队对报告和可视化都非常熟悉，从而减少了学习曲线，简化了审查。最重要的是，这种方法提高了效率，数据更清晰，试验速度更快，成本效益更高。
集中式数据管理：人与技术合作的力量
实施正确的技术工具，并与金融服务公司的数据管理团队合作，可以创造一个理想的高效环境。两者的合作提升了数据管理的水平，创造了一种先进的、以分析为基础的方法，开箱即用的操作提供了端到端的数据管理，既适应性强，又注重成本。
展望未来，随着试验规模的扩大、数据的增多以及成本压力的增加，这些策略将为临床试验数据管理奠定坚实的基础。这正是行业发展的方向，值得庆贺。
实现精密数据管理的途径
观看这个30 分钟的网络研讨会，Premier Research 的专家们将探讨临床数据管理，分享历史背景、行业趋势和突破性创新。