Résultats sectoriels : Les calendriers des essais cliniques ont d'énormes implications commerciales. La plupart des données qui expliquent les retards de performance existent, elles ne sont tout simplement pas suffisamment mises en évidence à temps...
par Adam Crown
CAS D'USAGE
Intelligence des opérations d'essais cliniques et performance des sites
Les essais cliniques comptent parmi les processus les plus gourmands en ressources et les plus sensibles au temps dans toutes les industries. La phase III moyenne prend désormais plusieurs années à être complétée. Chaque mois de prolongation du calendrier représente un coût important et, plus important encore, un accès retardé à un traitement pour les patients qui en ont besoin.
Pourtant, les fonctions d'opérations cliniques fonctionnent fréquemment avec un décalage de 2 à 4 semaines dans leur visibilité sur les problèmes de performance au niveau des sites. Les données de vélocité d'enrôlement arrivent sur un cycle mensuel. Les taux de déviation du protocole sont examinés lors des évaluations trimestrielles des sites. Au moment où un problème de performance sur un site est identifié, diagnostiqué et traité, des semaines d'impact supplémentaire sur le calendrier se sont déjà accumulées.
Un vice-président des opérations cliniques gérant un essai mondial multi-sites ne peut pas examiner personnellement la performance des sites avec la granularité requise pour une intervention précoce. Les systèmes de gestion des données cliniques contiennent les données pertinentes : dossiers d'enrôlement, déviations du protocole, temps de réponse aux requêtes, taux de complétude de la saisie des données. Ce qui manque, c'est la capacité d'interroger ces données avec la vitesse et la spécificité que la gestion opérationnelle exige.
Le site qui va manquer sa cible d'enrôlement au troisième trimestre montrait des signes avant-coureurs au premier trimestre. La question est de savoir si quelqu'un regardait les bonnes données à la bonne fréquence.
Databricks Genie permet aux responsables des opérations cliniques d'interroger l'intégralité de leur environnement de données d'essai en langage naturel. Un vice-président des opérations cliniques peut demander : « Quels sites de l'essai oncologique de phase II ont des taux d'échec de dépistage supérieurs à 40 % au cours des 60 derniers jours, et comment leur rythme d'enrôlement se compare-t-il à la cible d'activation initiale du site ? » Cette question émerge de vos systèmes de données cliniques réels.
La compression du calendrier des essais cliniques est un problème d'accès pour les patients autant qu'un problème commercial. Le vice-président des opérations cliniques qui peut identifier et résoudre les problèmes de performance des semaines plus tôt, car il a un accès plus rapide et plus fluide à ses données d'essai, raccourcit le chemin entre l'achèvement de l'essai et l'approbation du traitement. C'est la vraie valeur de l'intelligence des données opérationnelles dans les sciences de la vie.
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(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original
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