查找不良数据就像大海捞针，我希望我能找到

点击观看视频

倾听她用 “DNA”构筑希望的故事

在医药研发领域，有一个亟待解决的瓶颈：完成第一阶段试验的药物中，只有10%能通过FDA批复，到达患者手中。改善这种低成功率的有效途径，是提高临床实验的数据质量。更全面精准地监测不良数据，能够显著避免监管不合规和药品上市延误等重大风险。

幸运的是，这种状况正在被扭转，越来越多的生命科学从业者借助信息化手段，洞悉潜在数据风险。

李东升是一位临床医学海归博士，在大型药企担任临床测试部门负责人。在一款心脑血管新药品测试项目中，他肩负着成败攸关的重大职责。因为数千个临床试验监测点所产生的海量数据中，如果潜藏着异常数据而未被发现，那么前期投入巨大的新药物，就会被拦在市场大门之外。他迫切地希望能高效筛查异常数据，解决潜在风险，加快上市，为患者解燃眉之急。

作为一名拥有国际视野的管理者，他将目光投向全球，寻找临床数据监测信息化的成熟应用，并开始与Medidata临床云技术平台的合作。基于先进的人工智能和机器学习技术，Medidata临床云技术平台能够分析数百万个数据点，平均每次临床试验检测出50至70个异常数据。以人类无法企及的能力，将试验风险降至最低，让李东升和他的企业领导者对新药品的监管提交以及加快新药上市报以更大的信心。

在Medidata，我们和李先生肩负着同样的职责和使命。身为Medidata风险监测负责人的Lori Convy女士深有体会，她曾长期在试验机构从事临床监控工作。20多年的从业经历让她意识到人类的能力有限，使我们无法全面观察数千个数据点，但机器可以。她说:“我们为近50万个临床试验提供支持，我们致力于优先考虑帮助开发新疗法的医生和护士的需求。我们了解客户面临的挑战和困难，例如患者参与度低、数据收集质量差等。患者正在等待，更快将新疗法引入市场已经融入我的基因中。”

相似的专业理念，仿佛一段相同的DNA，让Medidata员工能够和医药研发工作者感同身受，我们将这种认同，如DNA般深深植入职业精神和品牌理念中，从而构筑出更多人的生命希望。