石药集团三步走战略驱动新局,临床

2023/5/14 来源:不详

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石药控股集团有限公司是一家集创新药物研发、生产和销售为一体的国家级创新型企业,跻身年度全球制药企业50强排行榜,国内排名位居Top5,为国内新药研发龙头企业。全集团现有资产总额多亿元,员工2.7万人。

于药企而言,研发是生命线,国际医药巨头的经验表明,研发是构建持续增长和核心竞争力的关键。

石药集团作为国内头部药企,创新药的销售收入已占到集团一半以上,成为集团的中流砥柱。集团投入多达几十亿的研发经费来支持创新药的研发,临床试验是其中关键的一环。

当前石药集团临床试验项目数达多个,年研发投入35亿,研发团队规模超人。但对于临床试验项目的管理,还是以传统的人工管理方式为主,存在进度管控滞后、信息更新不及时、过程管理不规范等弊端,导致大量人力、物力、财力等研发成本的浪费,投资收益比明显不如预期。

近年来国内外同行纷纷加大对创新药研发资源投入,市场竞争日趋激烈。同时,国家又陆续推出“带量采购”等新医改政策。在如此大环境下,加快研发速度、提升研发效率和质量、控制研发成本、加速上市抢占市场是集团突出重围的唯一路径。

实施时间:

年石药控股与帆软就报表系统产生合作,随后在年就自助式BI工具FineBI以及零代码应用搭建平台简道云等加深合作。

应用场景

场景一:流程收集快速准确,信息共享便捷高。

一、痛点:

1、一线业务人员(CRA)往往需要同一个信息反复填报多次,才能满足不同的管理部门的汇总和统计需求,数据不及时、不准确。

2、各项目PM的调整记录无法追踪,各领导的审批过程也无法留痕。

药物研发流程环节及耗时

二、解决过程:

1、对现有的临床试验数据信息进行了重新梳理,标准化、规范化各字段取值;将现有通用型数据划分成主数据,其他业务强相关数据划分到各模块。

2、使用简道云针对上述模块创建了相关流程表单和普通表单,同时将数据仓库与简道云通过数据接口互通,实现简道云的数据直接汇聚到数据仓库。

3、在数据仓库做好数据加工后,选择相关的数据集市,使用FR/BI进行数据可视化呈现。同时将数据仓库的部分数据回流到简道云的普通表单,作为基础数据,智能触发相关流程的自动发起。

流程式数据收集及回流方案

三、应用价值:

1、数据仅需录入一次,可在多处重复利用,数据重复使用率提升了20倍,实现了临床试验信息的共享;

2、简道云的数据联动/数据关联等智能组件,使手动录入数据工作量降至之前的1/4,大大提升数据采集效率;

3、实现数据口径统一管控,降低部门之间因数据是否准确造成的沟通成本,沟通时间降至原来的5%;

4、实现简道云——数据仓库——FR/BI(数据应用)的数据自动化流转,人工整理数据的误差降至1%以下,保证了数据的准确性;

5、实现了数据实时录入、实时查看、实时分析,数据利用效率提升了80%以上。

场景二:基于简道云的EDC系统建设探索

一、痛点:

EDC作为临床试验电子数据采集系统,是开展临床试验项目必须使用的电子系统,其功能强大,模块众多。但是存在如下2点弊端:

1、搭建临床试验数据生产环境耗时较长。

2、EDC系统服务合同动辄几千万,且不随方案设计复杂度而灵活变动,实际使用过程中,会存在部分资源浪费。

二、解决过程:

1、针对方案设计较为简单的临床试验进行整体梳理、归类;提取出共性的eCRF标准化表单,对字段、表单、逻辑分别整理成标准模板;

2、依照整理出来的标准模板,基于简道云搭建简版的EDC环境(标准版本);

3、针对方案设计中比重较小的个性化的需求,再依照单个临床试验项目需求去单独设计。

三、应用价值:

1、提升效率,使用简道云搭建的简版EDC环境的标准版本涵盖了85%以上的功能,且只需搭建1次。

2、节省工时,同时优化了人力资源配置,使得相关同事有更多时间去梳理、完善标准eCRF,进一步搭建不同适应症的标准版本。

3、节省开支:作为现有EDC系统的一种补充,同时也节省了等价于现有EDC上的费用支出多万元。

场景三:可视化助力运营分析,多快好省多维掌控

一、痛点:

BI系统上线之前,临床试验运营数据主要由各业务部门从不同的业务系统导出进行人工统计,书写汇报PPT,在领导层会议上进行汇报。这种人工统计的方式存在诸多缺点:

1、取数困难,人工登录多个系统、导出、核对,耗时耗力;

2、展示效果差,不能全方位分析,无法实现数据联动、上卷下钻等功能;

3、数据严重滞后;

4、统计口径不统一,人工操作容易失误;

5、数据造假,不能杜绝。

二、解决过程:

为解决以上痛点问题,我们计划打造一个以整合临床试验整体数据链条为目标,展示整个研发事业部产生的数据价值,以临床试验运营效果的变化为依据,实时反映临床试验运营状况的运营分析平台。

三、应用价值:

临床试验运营分析平台通过直观易懂的图表,多维度、多视角分析经营数据,层层钻取,深度挖掘数据价值,为管理层提供高效可靠的决策依据与数据支撑。

相较于传统的汇报方式,运营分析平台通过数据自动化汇总,提高数据统计效率80%。优化业务流程,减少了60%以上的重复性工作。业务人员从数据统计中得以解放,回归到本职工作当中,企业效率提升30%。

面临挑战

1、管理困难

药物研发是一项高风险、高技术、高投入、长周期和精细化的系统性工程,一款创新药的研发可能需要数十年的时间,耗资可达数十亿美元,临床试验是其中重要一环。

开展临床试验涉及多方合作,如:研究中心、患者、CRO、实验室等等,管理难度非同一般。如何高效与各方合作,互利共赢,最终促使临床试验能够用最少的时间和资金投入,保证试验质量,降低各种风险,通过国家药监局核查、审批、上市是临床医药研发管理层梦寐以求的解决方案。

摆在研发管理层面前的关键难题如下:

①如何从整体层面把控项目进展

不同的管理职能,对于项目数据的查看维度和分析角度不尽相同。当前是使用Excel逐级填报和汇总的形式,由于统计口径和要求不一致,一线业务人员(CR+A)往往需要同一个信息反复填多遍,才能满足不同管理部门的汇总和统计需求。

②如何获知实时数据,保障临床试验稳步推进

试验质量与进度均与试验推进情况强相关。目前入组进度数据通过Excel层层汇总可收集上来,存在一定的延时,并且数据真实性无法保证。

③如何有效的控制研发项目成本

药品研发如同淘金,费时费力费钱,需要精打细算、节约成本,用最少的资源换取最高的获益。

临床试验中的物料、人力、资金等资源投入落实到具体项目之上,需要做到最细粒度的拆解,评估其合理性和风险性,并与预算做差异分析,才能够去评测每一个临床试验的投入产出比,并为后期的项目投入提供参考。

2、现有系统的不足

①数据孤岛

主要体现在以下2个层次:

临床试验整体数据链条涉及众多的应用系统,如:IRT、EDC、CTMS、PV、eTMF、ePRO等,各应用系统分别服务于临床试验的某个环节,自成体系,分别有各自的数据管理要求和统计维度。

随着临床试验项目逐年增多,提供更细化服务的系统供应商也逐渐增多,且应用系统均为SaaS架构,导致试验相关数据分散存储于不同系统供应商平台,无法实现统一的数据管理、调度。

②价值挖掘

目前,数据仅仅用来撰写临床试验报告,及试验完成后递交给国家药监局审查,偏向于结果类数据。

实际上,临床试验整个数据链条背后隐藏着每一类试验的关键节点、进度、质量、财务是否合理等过程信息,涉及临床试验运营的方方面面,商业数据价值目前还是一片蓝海。

③业务赋能

如何把数据用“活”是对数据分析团队最大的考验。通过数据分析手段将临床试验整个数据链条沉淀下来、体系化、标准化,构建业务评价与数据分析指标体系是需要结合业务去探索的技术难题。

应用技术与实施过程

为了解决相关的业务管理诉求,合作方帆软提出了“三步走”战略方针目标。

1、构建临床试验信息共享平台;

2、构建临床试验运营分析平台;

3、构建临床试验智能决策平台。

平台整体架构图如下:

1、信息共享平台

信息共享平台,旨在解决数据汇聚及标准化的问题,尽可能整合临床试验整个数据链条。

我们搭建了数据仓库,通过简道云、集成接口对接等手段,将分散在各应用系统里的数据,汇聚到数据仓库里,再结合实际业务逻辑及数据治理等手段,实现数据的统一化、标准化、体系化。

在此基础上,构建业务评价指标体系,使用FR/BI对信息按层次,分类别整理汇总,使得不同用户依据相应权限能够实时获取相关数据服务。

梳理各应用系统,制定数据回流方案。

对于无法回流数据,使用简道云搭建相关应用。

实施数据治理,创建数据仓库架构模型。

使用FR/BI开发相关数据报表,集成企业

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