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• データ精度

  大量の临床试験データを手作业で処理するのは时间がかかる。人手がかかるプロセスはエラーが発生しやすく、データ品质を低下させ、プロセスをさらに遅らせることになります。自动データ収集により、临床データの管理时间を短缩。

• データ分类

  ファイリングの期限は厳しく、无駄な时间はない。误ったラベルや置き忘れた治験书类を探すのは、贵重な时间を浪费します。临床データを正确に识别、分类、管理し、期限を守り、先に市场に投入する。

• データベースロック

  解析、报告书作成、ファイリングは、临床データセットの确定によります。メタデータの欠落や不完全性は、手动プロセスやデータサイロでは见つけにくく、最终的な完成を遅らせることになります。自动化?効率化でデータベースロックまでの时间を短缩。

• トライアルインサイト

  临床试験データに隠されたトレンドは、イノベーションを向上させる键になります。切断されたシステムや分类プロセスには、それを発见するのに役立つ质の高いメタデータがありません。クリニカルデータインテリジェンスで新たな治験のインサイトを発见する。

• 既存のシステム投资

  システムがサイロ化している场合、维持するためのソリューションが复数存在することになります。リソースは、イノベーションよりもテクノロジーサポートに时间を费やす。ライフサイエンスシステムを接続し、投资の最大化と维持管理の最小化を実现します。

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