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• Genauigkeit der Daten

  Die manuelle Verarbeitung gro?er Mengen von Daten aus klinischen Studien ist zeitaufw?ndig. Prozesse mit hohem menschlichem Anteil sind fehleranf?llig, was die Datenqualit?t verschlechtert und die Prozesse noch weiter verlangsamt. Sparen Sie Zeit bei der Verwaltung klinischer Daten durch automatische Datenerfassung.

• Klassifizierung der Daten

  Die Abgabetermine sind knapp bemessen und lassen keine Zeit zu verlieren. Die Suche nach falsch beschrifteten und verlegten klinischen Prüfungsunterlagen kostet wertvolle Zeit. Genaue Identifizierung, Klassifizierung und Verwaltung klinischer Daten, um Fristen einzuhalten und den Markt als Erster zu erreichen.

• Sperrung der Datenbank

  Analyse, Berichtserstellung und Archivierung h?ngen von der Fertigstellung des klinischen Datensatzes ab. Fehlende oder unvollst?ndige Metadaten sind bei manuellen Prozessen und Datensilos schwer zu finden und verz?gern die Fertigstellung. Automatisieren und rationalisieren Sie, um schneller zur Datenbanksperre zu gelangen.

• Einblicke in Studien

  In klinischen Studiendaten verborgene Trends k?nnen der Schlüssel zu mehr Innovation sein. Bei unzusammenh?ngenden Systemen und Klassifizierungsprozessen fehlen hochwertige Metadaten, um sie zu erkennen. Entdecken Sie neue Erkenntnisse aus Studien mit klinischer Datenintelligenz.

• Bestehende Investitionen in das System

  Wenn die Systeme isoliert sind, müssen mehrere L?sungen gewartet werden. Die Ressourcen werden eher für technologische Unterstützung als für Innovation eingesetzt. Verbinden Sie Life-Science-Systeme, um Investitionen zu maximieren und den Wartungsaufwand zu minimieren.

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