SAS® 如何为临床研究分析提供支持
作为临床研究分析的市场领军者，SAS 为临床分析和提交提供安全的分析基础和可扩展的框架。我们强大的分析工具和技术，包括 AI 和机器学习，使您在临床研究分析的高风险世界中独具竞争优势 – 从启动和运行试验到现代化的试验设计，再到更快更有效地将改变生命的疗法推向市场。SAS 还提供领先的数据透明度平台，使您可以与第三方研究人员安全地共享历史试验数据，以改善医药质量。
临床试验现代化
- 采用端到端的临床分析基础，因此您可以将更多的时间花费在数据探索、数据质量监控以及执行高级分析和统计上。
- 整合您的临床生态系统并与合作伙伴合作。
- 应用流处理和边缘 IoT 分析来应对来自医疗物联网 (IoMT) 设备的数据容量和速度的空前增长。
- 使用 真实 数据以推动对临床开发过程的洞察。
临床试验操作分析
- 使用高级分析模拟 注册过程的 行为，快速预测可能的结果，并使用假设情景测试不同的方法。
- 比较已实现的注册与模拟，并调整计划以保持目标。
- 使用注册预测更有效地通知站点供应。
- 使用 真实 数据为操作流程提供信息并制定优质决策。
AI &机器学习
- 通过机器学习促进研究的自动化和一致性。
- 使用机器学习来提取新的见解并提高临床开发效率。
- 利用 AI 和机器学习开发适合未来的试验设计，例如虚拟、实用和适应性试验。
- 使用临床数据映射将 AI 驱动的转换规则轻松存储在中央数据库中，并与实际试验数据和 CDISC 数据标准元数据保持一致。
临床数据透明化
- 利用我们行业领先的临床数据透明度与外部研究人员共享临床研究结果，以进行二次分析并推动新发现。
- 研究人员能够从超过 25 个赞助者那里获得空前广泛的可用数据。
- 赋予研究人员最大的分析深度和灵活性，包括使用 开源 和第三方许可软件。
- 使研究人员可以自由访问数据，并使得平台互操作性透明化。
集中式系统允许不同国家的团队成员查看数据，而不必将数据传输给他们。使用 SAS 生命科学分析框架，每个人都可以查看相同的数据快照。在全球范围内访问相同数据是一个梦，而我们已经让梦想成真。 Nina Worden Director of Statistical Programming Santen
