06/2017 ebook 2 핵심요약 파마보이스 (PharmaVoice) 와함께메디데이터솔루션 (Medidata Solutions) 은업계에서임상연구데이터와분석치를어떻게사용하고있는지알아보기위해생명과학업계의중역설문조사를진행했습니다. 이온라인설문조사는 2017 년 4 월과

Size: px

Start display at page:

Download "06/2017 ebook 2 핵심요약 파마보이스 (PharmaVoice) 와함께메디데이터솔루션 (Medidata Solutions) 은업계에서임상연구데이터와분석치를어떻게사용하고있는지알아보기위해생명과학업계의중역설문조사를진행했습니다. 이온라인설문조사는 2017 년 4 월과"

은채 경
5 years ago
Views:

1 06/2017 ebook 임상개발에서의데이터및 분석사용 : 산업적관점 MEDIDATA ebook 출처 : 임상연구회사를대상으로 PHARMAVOICE 와함께실시한온라인설문조사

2 06/2017 ebook 2 핵심요약 파마보이스 (PharmaVoice) 와함께메디데이터솔루션 (Medidata Solutions) 은업계에서임상연구데이터와분석치를어떻게사용하고있는지알아보기위해생명과학업계의중역설문조사를진행했습니다. 이온라인설문조사는 2017 년 4 월과 5 월에실시되었으며 189 명의참여자로부터응답을얻었습니다. 임상시험이점점복잡해지고있는데이해관계자는임상시험을개선하기위해데이터와분석을어떻게사용해야할까요? 이설문조사를통해임상개발일선에있는담당자로부터직접답변을들을수있습니다. 응답자는전체적으로임상시험기간의단축필요성을가장크게느꼈으며, 그다음은보다효과적인약물과기기의개발을고민하고있었습니다. 이두고민에두는강조는고위경영진과그다음중간관리자간에다소달랐습니다. 임상시험비용의절감필요성은대규모회사보다중소규모회사에서더자주언급되었습니다. 응답자는임상개발목적달성의몇가지어려움을제시하였는데이중환자모집개선, 데이터품질관리및환자유지강화등이주요과제입니다. 기술덕분에새로운소스에서얻은임상시험데이터의확산이가능하게되었으며, 이러한기술이야말로해결책의핵심이될것입니다. 임상시험데이터를정리및모니터링하는새방법은시스템중심적이며, 반복적이고적응적일것입니다. 환자유지는또다른중요한문제입니다. 등록된환자의소실이임상시험의타당성을위협하기때문입니다. 뿐만아니라처음에환자를모집하기위해들인노력과자원의손실을의미하기도합니다. 거의모든응답자는개발목표를달성하기위해데이터와분석치에의존합니다. 자체데이터에의존하는회사가그렇지않는회사보다더많은반면, 분석기능에대해서는자체자원및외부자원에거의균등하게의존하는것으로나타났습니다. 응답자는광범위한데이터유형을필요로하지만, 특히실제환자치료데이터 (Real World Data: RWD) 와과거임상시험데이터에관심을갖는것으로조사되었습니다. 마찬가지로설문조사참여자는다양한분석기법과방법의가치를인정하였습니다. 업계는개발과정효율성을높이기위해고급분석을적용하는과정의초기단계에있는것으로보이며, 이는앞으로의개선에대한약속이기도합니다. 회사들은최신기술구현이라는과제에당면하게될것이며, 이를이뤄내려면변경관리에모범사례를적용해야합니다.

3 06/2017 ebook 3 주요결과 임상시험기간단축은규모를불문하고모든회사에게가장중요한우선순위였습니다 고위경영진의약 1/3 은규제승인에영향을미치는위험을최소화하는것을최고우선순위로꼽았습니다. 소규모회사는대규모회사에비해임상시험비용절감에신경을쓰는것으로나타났습니다. 회사의 3 대과제는환자모집, 데이터품질, 환자유지였습니다. 90% 의응답자가데이터와분석치솔루션을사용하는것으로나타났습니다. 절반을조금넘는응답자만이임상개발통찰력을얻는데자체데이터에의존했습니다. 가장중요하게여겨지는데이터 = 실제환자치료데이터 (Real World Data) 및과거임상시험데이터 가장유용한분석기능 = 패턴및비정상확인, 예측분석및임상시험설계최적화

4 06/2017 ebook 4 응답자의인구통계정보 189 명의설문조사응답자중, 17.5% 는 CEO 이며 29.2% 는부사장및책임자 ( 치료영역대표포함 ) 수준의직위를가진중역이었습니다 ( 그림 1 참조 ). 응답자의거의절반 (47.2%) 이 기타 직위이며여기에는임상연구담당자 (CRA), 고문, 분석가, 임상연구감독자, 임상연구관리자, 프로세스분석자, 의학편집자, 포트폴리오관리, 책임과학자, 프로그램관리자, 규제부, 임상프로젝트관리, 임상운영, 조달, 시험배정, 데이터관리, 실험실및시험코디네이터등이포함됩니다. 이설문조사는임상연구소를전체적인관점에서이해할수있게다양한유형의회사에서참여자를모집하였습니다. 응답자의절반은제약회사에종사하며 16.9% 는임상시험수탁기관 (CRO), 14% 는생명공학회사, 6.6% 는의료기기제조업체입니다 ( 그림 2). 그림 1: 직위별응답자 9.4% 최고경영자 (CEO) 3.1% 최고의학책임자 5.0% 최고과학책임자 47.2% 기타 - 기재 ( 필수 ) 10.7% 임상운영 VP 또는책임자 3.1% 혁신 VP 또는책임자 4.4% 임상... VP 또는책임자 3.8% 데이터관리 VP 또는책임자 6.3% 치료영역대표 그림 2: 회사유형별응답자 12.5% 기타 - 기재 ( 필수 ) 16.9% 임상시험수탁기관 (CRO) 50.0% 제약 14.0% 생명공학 6.6% 의료기기

5 06/2017 ebook 5 마찬가지로참여자는모든규모의회사를대표합니다. 40% 를조금웃도는응답자는수익이 $2 억 5 천만미만인소규모회사소속이었고, 12.5% 는수익 $2 억 5 천만 ~ $5 억규모의회사소속이었으며, 10% 는수익 $5 억 ~$10 억, 40% 는수익이 $10 억을초과하는회사소속이었습니다 ( 그림 3). 응답자의대부분 (77.6%) 이북미에소재하였고 5.3% 가아시아, 4.5% 가 EU 또는중동, 1.3% 가일본, 0.7% 가아프리카에소재하였습니다 ( 그림 4). 그림 3: 회사규모별응답자 24.3% 수익 > $50 억 12.5% 수익 $10 억 -$50 억 40.8% 수익 < $2 억 5 천만 9.9% 수익 $5 억 - $10 억 12.5% 수익 $2 억 5 천만 - $5 억 그림 4: 지역별응답자 5.3% 아시아 ( 일본제외 ), 호주또는뉴질랜드 0.7% 아프리카 1.3% 일본 14.5% 유럽또는중동 0.7% 남미 77.6% 북미

6 06/2017 ebook 6 귀사에게임상개발에서의최우선과제는무엇입니까? 응답자전체에서가장최우선과제는규제당국제출까지의임상시험기간을단축하는것 (32%) 이었고, 그다음은보다효과적인약물 / 기기개발 (18.1%) 이었습니다. 대부분의응답자는후보약물의진행 / 비진행결정을내리고운영상임상시험위험을관리하는능력을포함하여임상시험의과학적측면에자신감을보였습니다 ( 그림 5). 응답자의우선사항은당연하게도이들의역할 / 조직내직위와밀접하게연관되어있었습니다 ( 그림 6). 고위경영진인중역은규제승인에영향을미치는위험을최소화하는데가장큰중점을두었으며 (30%), 그다음으로임상시험기간단축 (28%), 보다효과적인약물 / 기기개발이라는회사의중요한사명달성 (19%) 이었습니다. 부사장및책임자수준의응답자는임무를어떻게하면효율적으로수행할수있을지에중점을두었습니다. 이들은임상시험기간단축 (33%) 을가장큰우선사항으로꼽았고, 그다음우선사항은규제승인에영향을미치는위험최소화 (18%) 와임상시험비용절감 (16%) 이었습니다. 그림 5: 전체적인응답자의전략적우선순위 아래선택지중임상개발 / 임상시험영역의다음 1-3 개영역에서조직의전략적최우선과제는무엇입니까? 규제당국제출까지의임상시험기간단축, 32.3% 규제승인에영향을미치는위험 ( 실패또는연기등 ) 최소화및시판까지의시간단축, 16.5% 보다효과적인약물 / 기기개발, 18.1% 임상시험의과학적위험감소 ( 예 : 어떤후보약물이먼저실패할지확인 ), 7.1% 임상시험의운영상위험감소, 5.5% 기타 - 기재 ( 필수 ), 4.7% 임상시험비용절감, 15.7% 그림 6: 직위별전략적우선순위 고위경영진 19% 30% 0% 9% 6% 8% 28% 기타 12% 21% 9% 16% 5% 12% 25% VP/ 책임자 13% 18% 1% 16% 14% 4% 33% 0% 20% 40% 60% 80% 100%

7 06/2017 ebook 7 회사규모별전략적우선순위과제 흥미로운점은전략적우선순위과제가회사유형에따라변하지않았지만회사규모에따라서는다소변했다는것입니다 ( 그림 7). 모든규모의회사가임상시험기간단축을최우선순위로꼽았으며, 대규모회사 ($10 억이상 ) 의 76%, 중간규모회사의 26%, 소규모회사의 22% 가이와같이답했습니다. 중간규모회사의경우, 임상시험기간단축은규제위험감소와중요성에서동률을이뤘습니다. 대규모회사에서도응답자의 49% 가규제위험최소화가주요사항이라고답했습니다. 소규모회사에서는주안점이임상시험기간단축 (22%), 임상시험비용절감 (19%), 규제위험최소화 (18%) 에거의균등하게분포했습니다. 임상시험비용절감필요성은대규모회사보다중소규모회사에서보다빈번하게언급되었으며 (19%), 수익이 $10 억 ~$50 억인회사에서는단 5%, 이보다큰규모의회사에서는 9% 만응답했습니다. 그렇다고해서대규모회사가소규모회사보다임상시험비용에대해덜우려한다는의미는아닙니다. 이는공통된문제입니다. 하지만소규모회사의경우, 특히아직수익을내지못한생명공학회사에서는임상시험비용이최대지출중하나로서이를잘못관리하면회사에게돌이킬수없는재정적위험을야기할수있습니다. 그림 7: 회사규모별전략적우선순위 수익 > $50 억 18% 23% 9% 4% 7% 39% 수익 $10 억 -$50 억 13% 26% 5% 13% 5% 37% 수익 $2 억 5 천만 -$10 억 9% 26% 19% 9% 12% 26% 수익 < $2 억 5 천만 16% 18% 19% 11% 7% 22% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

06/2017 ebook 8 직면하는어려움은무엇입니까? 이설문조사는참여자에게전략적우선순위과제를달성하는데마주하게되는세가지어려움에대해자유형식으로답변할수있게했습니다. 참여자의답변을통합함에따라다음과같은빈도순으로몇가지공통된주제가나타났습니다.

8 06/2017 ebook 8 직면하는어려움은무엇입니까? 이설문조사는참여자에게전략적우선순위과제를달성하는데마주하게되는세가지어려움에대해자유형식으로답변할수있게했습니다. 참여자의답변을통합함에따라다음과같은빈도순으로몇가지공통된주제가나타났습니다. 환자모집 / 등록개선 데이터품질관리 환자유지개선 비용절감 기한달성 이일반적인순서는업계대표업체와협력해온메디데이터의경험과이들이마주한문제에대한본사의이해와일치합니다. 이세가지문제를자세하게살펴보면다음과같습니다. 귀하의최우선과제들을처리하기위해노력하고있는주된세가지는무엇입니까 ( 예 : 보다환자중심적인임상시험마련, 환자모집개선, 환자유지개선, 데이터품질관리, 이상사례예측, 실제유효성입증, 시험기관과의관계관리, 보다표적화된요법개발등 )?

9 06/2017 ebook 9 도전과제 #1: 환자모집및등록개선 환자등록개선의필요성이임상운영임원의최대관심사가아니라면, 관심을꼭가져야합니다. 임상시험의 70% 가 1 개월이상지연되는데, 이러한지연의주요원인은환자모집입니다. 모집목표를달성하기위해대부분의회사는원래계획된기간의거의두배오래걸립니다. 달리말하면, 환자모집은일반적으로의뢰자의예상보다거의두배소요됩니다. 임상시험의지연은임상시험운영과시장출시기회상실모두에서비용을빠르게증가시킵니다. 지연은또한미묘하지만광범위한영향을미칠수있습니다. 임상시험의개시는전세계에공개적으로진행되며, 특히재무분석가들이이를면밀하게지켜봅니다. 분석가들은등록지연을시장에서자산의결과적성과에대한표지자로여겨이러한문제가표준치료대비부실한효과또는환자의치료부담때문이라고생각할수있습니다. 환자모집과유지를관리의연속선상에통합하는것은매우초기단계이지만, 많은징후가임상연구기업이살아남기위해서는이러한방향으로나아가야한다는것을암시합니다. 지금환자모집이어렵다면이문제는확실히나아지기보다악화될가능성이높습니다. R&D 가종양학및희귀질환에집중되어있음을고려하면한정된환자집단에대한경쟁이심화될것입니다. 그리고, 정밀의학이증가함에따라환자는참여하기위해매우특정적이고드물수있는유전적프로필을포함할수있는선정 / 제외기준에부합해야합니다. 연구자에게일임하는현재의모집방식은준비되어있지도, 해결할능력도없는사람에게복잡한문제를전가하는것입니다. 연구자가의교육과중점은환자치료이지모집광고나홍보가아닙니다. 이문제를해결하려면적어도데이터생태계, 분석, 기술및서비스에기반하는마케팅솔루션이필요합니다. Ken Getz 약물개발연구를위한 Tufts 센터위탁연구프로그램책임자

10 06/2017 ebook 10 도전과제 #2: 데이터품질관리 이설문조사에서두번째도전과제는 데이터품질관리 인데다음의 2 가지이유때문입니다첫째, 데이터품질은고위경영진의최우선사항인규제승인을획득하기위한핵심중하나입니다. 둘째, 이용할수있는임상시험데이터의폭이기하급수적으로커지고있으며기존시스템과프로세스에부담을가하고있습니다.2000 년이후미국외에서이루어진임상시험수가두배가되었으며, 임상시험스펙트럼이전자데이터입력 (EDC) 시스템, 의학영상검사, 실험실, 전자의무기록 (EHR), 게놈데이터및생체의학센서등을포함하며확장되었습니다. 이러한데이터수집하는속도가기존임상시험세트에서보다수백, 수천배에달하며기존의데이터캡쳐및분석방법은확실히충분하지않습니다. 당연한사실이지만, 고품질데이터의기본은잘설계된증례기록서 (CFR) 와잘훈련된시험기관담당자를준비하는것입니다. 하지만이외에도다른방법이많습니다. 실제로진보적인회사는임상시험데이터품질을크게개선하기위해기술과분석학을창의적인방법으로사용하기시작했습니다. 데이터는이업계의통화입니다. Daniel Kraft Singularity 대학교, 의료분야학장, 기하급수적의학프로그램의소장이자큐레이터 새로운데이터관리의패러다임 전통적으로임상데이터관리와모니터링은환자를일차원적으로만살펴보며각소스에서얻은데이터를해당환자의별개관점으로처리하였으나이제는환자를보다전체적으로살펴볼수있게되었습니다. 이를위해정적데이터관리 ( 데이터입력, 검토및잠금이순차적으로이루어짐 ) 를적응형데이터관리 (adaptive data management:adm) 로바꾸어야합니다. ADM 은기계학습및고급알고리즘을이용하여임상시험데이터를통계적으로정리하는규칙을입력합니다. 반복적및적응형프로세스는사람이아니라시스템에의해이루어집니다. 이새로운데이터패러다임에서소프트웨어가데이터세트의모든변수를다른변수와비교하여이들간의통계적관련성을찾아내고식별합니다. 그러면시스템에서조사해야하는이상치를표시할수있습니다. 그리고데이터가누적되며패턴을검출하고, 조사와중재가필요할수있는 문제 환자및 / 또는시험기관을표시할수있습니다 ( 그림 8). 이러한시스템을사용하는것이데이터관리와모니터링등, 데이터품질과관련된모든기능을단일화된중앙집중기능으로통합하는것의시작이라고생각합니다. 그러면머신러닝이여러데이터품질메트릭스전반에서과거수행결과에기초하여위험기반모니터링을가이드하고, 특정임상시험에대한최고의시험기관을파악하는데에도사용될수있습니다.

11 06/2017 ebook 11 그림 8: 머신러닝을사용한이상치검출 종양진단에서절제술까지의절제와진단간상관관계가높은시험일상관관계 이상데이터 다음제 3 상종양학연구에서종양이진단된시점과종양이제거된시점사이에상관관계가발견되었습니다. 붉은점은종양이진단후수개월뒤에제거되거나또는화살표로표시된종양이진단전에제거된경우등, 특이한사례를나타냅니다. 이러한이상치는데이터를전통적인방법으로최종화하고, 정리, 분석하며제출한후에도발견되었습니다. 시험절제일 시험절제일 도전과제 #3: 환자유지개선 과제 #3: 추정치는다양하긴하지만, 임상시험에서환자 이탈 이라고하는등록된환자의소실은약 18% 로추정되었습니다. 당연한사실이지만, 등록된환자의소실은임상시험데이터의유효성과미국식품의약국 (FDA) 의핵심중점을위협합니다. 미국식품의약국은회사가환자이탈로인한편향을피할수있도록돕는지침을작성하였으며통계학자는시험결론이결측데이터유무에서동일한지파악하기위해민감성및티핑포인트분석을실시해야합니다. 이탈정도는단순한불운이상이며단순한통계적이유가아닙니다. 회사가모든노력을다해환자를모집하고성공적으로스크리닝하여등록했음을고려하면, 아무리적은수라도이미등록된환자를놓치는것은큰비효율성을야기합니다. 예상되는이탈을상쇄하기위해회사는종종실제로필요한수준보다더많은환자를모집하며, 이는만약높은비율로환자를유지할수있었다면지출하지않아도됐을비용입니다. 환자모집비용은환자를유지하기위해사용되는인센티브및소통전략비용보다 12 배높습니다. 하지만, 환자유지의핵심은금전이아닌, 과학입니다.

12 06/2017 ebook 12 데이터와분석에얼마나의존합니까? 생명과학업계는사업의사결정개선에데이터와분석을이용하는데다른사업부문보다느렸지만, 거의모든응답자 (90%) 가전략적우선사항을달성하기위해일부분석형태에의존한다고답했습니다 ( 그림 9). 이러한응답은회사규모별분류에서더확실하게나타납니다 ( 그림 10). 데이터와분석을이용하지않는소수의회사 (12 개 ) 중대부분 (9 개 ) 은수익이 $2 억 5 천만미만인소규모회사입니다. 한두개치료영역에사업적중점을두는작은회사는아마도이들이그분야를선도하는전문가일수있기때문에외부데이터가필요하지않을수있습니다. 하지만자체분석솔루션을사용하는이유는예산때문일수도있습니다. 한편, 대규모회사의대부분 (85%) 은자체데이터를사용하며분석도구와서비스를외부파트너로부터구입합니다. 이는대규모회사가수년간임상시험을수행하면서많은내부데이터세트를모았기때문입니다. 반면, 분석기능은반드시시간경과에따라얻어지는것은아니기때문에쉽게외부에위탁할수있습니다. 그림 9: 데이터및분석의존도 2 개의최우선과제를처리하기위해현재귀사에서데이터와분석을어느정도사용하고있습니까? ( 하나를선택하십시오.) 데이터및분석결과를사용하지않음, & 향후 2-3 년내사용을고려하고있지않음, 2.4% 데이터및분석결과를사용하고있지않지만향후 2-3년내에사용을고려중임, 7.1% 자체개발된데이터및분석결과를사용중임, 26.0% 외부데이터와자체분석의조합을사용중임, 13.4% 외부에서개발된데이터및분석결과를사용중임, 12.6% 자체데이터와외부분석의조합을사용중임, 29.9% 그림 10: 회사규모별데이터및분석의존 수익 > $50 억 12% 38% 15% 35% 수익 $10 억 -$50 억 6% 12% 47% 18% 18% 수익 < $2 억 5 천만 7% 13% 18% 31% 7% 24% 수익 $2 억 5 천 -$10 억 7% 14% 21% 21% 36% 0% 20% 40% 60% 80% 100%

13 06/2017 ebook 13 귀하의우선과제달성에어떤데이터가도움이될수있습니까? 그림 11 을보면응답자들은다른임상시험에서얻은데이터와문헌에서보고된데이터에크게의존합니다. 당연한사실이지만, 과거임상시험데이터는발견과학을이해하고어떤개발방법이성공적이었는지파악하는데중요합니다. 과거임상시험에서얻은통찰이향후임상시험계획에도움이될수있습니다. 이외에도응답자의데이터요구는실험실및청구 / 처방데이터등전통적인데이터유형에서 EHR 데이터, 생체의학센서, 게놈데이터등의새로운출처까지다양하고광범위합니다. EHR 과의학청구 / 처방데이터언급을통합하면, 이러한실제진료기반증거 (Real World Evidence:RWE) 가확실히응답자가가장자주의존하는정보유형입니다. 생체의학센서데이터와게놈데이터에대한언급이모두상대적으로낮다는점을주목해야합니다. 이는기술개발에따라변할것으로예상합니다. 센서와착용형기기에서얻은데이터는특히특정치료영역에서점점더중요한역할을수행하고있는데아직까지는결과가두드러지게나타나지않았습니다. 그리고게놈데이터는일부치료영역에서다른데이터보다중요하지만보편적으로요구되는것은아닙니다. 그림 11: 필요데이터 앞에제시된질문에서답한첫번째우선사항에대해어떤데이터가이우선사항을달성하는데도움이될수있습니까? ( 해당사항을모두선택하십시오.) 퍼센트 실험실데이터 영상데이터 센서데이터 EHR 데이터 게놈데이터 다른임상 시험 / 문헌데이터 청구또는처방데이터 동영상 빅데이터의미래 (The Future of Big Data) 보기.

06/2017 ebook 14 어떤분석이귀하의최우선과제를지원할수있습니까? 응답자는목적달성에서유용할수있는광범위한분석기술을제시하였습니다. 확실히참여자는임상시험기간과비용을줄일수있는단계인예측분석, 임상시험설계최적화, 성능벤치마킹및시험기관선정도구에높은가치를두었습니다.

14 06/2017 ebook 14 어떤분석이귀하의최우선과제를지원할수있습니까? 응답자는목적달성에서유용할수있는광범위한분석기술을제시하였습니다. 확실히참여자는임상시험기간과비용을줄일수있는단계인예측분석, 임상시험설계최적화, 성능벤치마킹및시험기관선정도구에높은가치를두었습니다. 패턴을찾기위해임상시험데이터를면밀히살펴보고, 이상수치를파악하는알고리즘의사용등데이터품질을개선하기위한자동화기술도높게순위를기록했습니다. 흥미로운점은합성대조군 (SCA) 또는과거대조데이터의사용이드물게언급되었다는것입니다. 이는설문조사응답자에게이용어가익숙하지않기때문일수있습니다. 이는 SCA 가이보다더많이언급된데이터공유와직접적으로관련된다는사실로뒷받침됩니다. SCA 는여러유사임상시험에서얻은보관데이터를현실적또는윤리적이유로자체대조군이없을수있는현재임상시험에서대조군으로이용하는기술입니다. SCA 를생성하는것은치료영역전반에서여러의뢰자로부터얻은많은데이터이력에접속하는주요혜택중하나입니다. 그림 12: 기술 / 방법론필요 어떤기술또는방법론이첫번째우선사항을달성하는데도움이될수있습니까? ( 해당사항을모두선택하십시오.) 급성골수성백혈병대상특정제 1/2 상단일군임상시험에서합성대조군사용에대해읽기.

15 06/2017 ebook 15 결론 이설문조사는업계전반의회사샘플링에서얻은통찰력을모아임상개발목표를달성하기위해회사책임자에게중요한문제가무엇인지보여줍니다. 이들의답변은임상프로그램에서시간과예산을준수하며고품질결과를제공하는것이점점더어려워지고있다는점을보여줍니다. 실제진료기반증거 (Real World Evidence:RWE), 오믹스 (Omics) 와고빈도센서데이터를이용하면서의료분야의데이터양은엄청나게증가하고있습니다. 하지만이러한빅데이터는제대로통합, 표준화및분석되어실제적인통찰력을제공할수있어야가치가있습니다. 물론, 데이터의양만으로는충분하지않습니다. 데이터는품질이높아야합니다. 좋지않은데이터는잘못된결정을야기함으로써매우큰비용지출을발생시킬수있습니다. 이설문조사에참여한회사는최신솔루션을적용하고있는수준이각각다릅니다. 새로운데이터소스와새로운알고리즘기법을의사결정에성공적으로이용할수있는회사가시장진출전략에서최상의위치를차지할것으로예상됩니다. 메디데이터는데이터과학의사용을극대화함으로써의사결정을개선하고, 속도와품질을높이며, 위험과비용을낮추는임상시험의미래에대한비전을가지고있습니다. 보다현명한치료와보다건강한환자를위해메디데이터에서노력하고있는내용에대해알아보려면메디데이터결과최적화페이지를참조하세요. 메디데이터소개 메디데이터는업계최고의임상연구용클라우드기반솔루션을개발하여글로벌의약품및의료기기개발에서혁신을이끌고있습니다. 메디데이터의고급응용프로그램및지능형데이터분석기술은 950 개이상의글로벌제약회사, 혁신적인생명공학, 진단및기기회사, 선도적인학술의료센터및임상시험수탁기관을비롯해전세계생명과학관련고객사가과학적목표를향상할수있도록일조하고있습니다. Medidata Clinical Cloud 는임상시험에새로운차원의품질과효율성을제공하여고객사가정보에기반해의사결정을더빨리내릴수있도록지원합니다. 메디데이터의탁월한임상시험데이터자산은미래성장을위한깊이있는통찰력을제공합니다. Medidata Clinical Cloud 는연구설계및계획부터실행, 관리및보고에이르는업무전반에서세계상위 25 대글로벌제약회사중 18 개사의임상시험을지원하는주요기술솔루션이며상위 25 대의료기기개발사중 18 개사에서사용되고있습니다. mdsol.com Medidata Clinical Cloud 클라우드기반의임상연구솔루션 혁신적기술 데이터기반분석비용절감 시장출시시간단축 신속한결정 위험최소화

Æí¶÷4-¼Ö·ç¼Çc03ÖÁ¾š

Æí¶÷4-¼Ö·ç¼Çc03ÖÁ¾š 솔루션 2006 454 2006 455 2006 456 2006 457 2006 458 2006 459 2006 460 솔루션 2006 462 2006 463 2006 464 2006 465 2006 466 솔루션 2006 468 2006 469 2006 470 2006 471 2006 472 2006 473 2006 474 2006 475 2006 476