临床试验设计越来越先进、越来越复杂，超出了行业当前的运营能力。分散化和自适应协议等创新流程正在推动新的试验思维方式——我们需要让科学和运营步调一致。
为了应对开展复杂和适应性研究所需的不断增加的临床数据源数量，数据管理团队正在寻找超越其 EDC 解决方案的方法来实现他们的目标。ePRO、eCOA、传感器和其他工具可以扩展我们的临床试验能力，但它们也会增加我们的患者和内部团队的负担。
从历史上看，我们进一步进行科学发现的能力受到严格的数据管理技术的限制，这些技术并非为支持这些复杂的自适应试验而构建的。
随着研究设计日益复杂以及数据种类和数量的增加，我们应 奥地利赌博数据 该如何改变临床数据技术的方法，为未来的试验做好准备？
简化是创新的策略
为了应对这种日益增长的复杂性并适应临床数据科学的转变，现代数据收集和管理需要成为临床数据处理的核心。
什么是现代数据管理？敏捷设计是关键要素。现代数据管理支持不断发展的协议，而不会给您的团队带来障碍。数据管理流程既可以成为帮助您保持敏捷的阶梯，也可以成为强制变通方法的滑道，浪费您的组织时间和金钱。
现代数据管理的基础始于数据收集、获取和清理 - 从历史上看，即您的 EDC 系统。
未来管理复杂研究的关键是简化数据管理在当今 EDC 解决方案中执行站点和患者流程的方式。简单的流程不仅可以节省您构建研究的时间，还可以节省您进行研究的时间以及协议不可避免地发生变更的时间。例如，如果您使用自定义编程来扩展 EDC 系统的功能，则每次对研究进行更改时，您都必须重新测试和重新验证该编程。如果存在测试问题，可能会导致延误并使您的团队无法进行更有价值的活动。
当站点和患者流程得到简化时，它们通常可以在未来的研究中重复使用。您可以节省时间，创建一个可以支持多项研究的基础，而不仅仅是一次支持一个研究元素。此时，您可以结合自动化和 AI/ML 来提高效率，但在这样做之前，您的数据和流程必须是可靠的。
简单、现代的 EDC 是您研究的蓝图。它是允许您协调数据源的 Rosetta Stone。它是除就诊和患者之外的所有其他数据点的连接器，也是您站点的工作流程。只要站点参与您的研究，您就需要 EDC 解决方案来收集患者数据、概述治疗计划并解决数据差异。