主要特点
多样化数据来源
- 整合来自电子健康记录 (EHR)、保险理赔、患者登记和可穿戴设备的数据。 - 利用患者报告的结果和社交媒体数据，全面了解真实世界的患者体验。
先进的分析和人工智能
- 应用尖端分析、机器学习和人工智能技术，从海量数据集中提取有意义的洞察。 - 支持预测模型和风险评估，以支持临床和商业决策。
监管级证据
- 提供适用于监管提交和价值评估的可靠证据。 - 与监管机构合作，确保数据符合合规性和质量标准。
定制化研究设计
- 设计观察性研究，包括队列研究、病例对照研究和针对特定研究问题的实用性试验。 - 利用自适应方法优化研究设计和结果。
临床和经济结果
- 不仅评估临床结果，还评估卫生经济学和患者报告结果。 - 提供成本效益、生活质量和治疗依从性的洞察。
以患者为中心的方法
- 通过参与式模型和反馈回路，让患者参与研究过程。 - 关注现实世界的治疗途径和患者偏好，以确保研究的相关性。
合作伙伴关系
- 与医疗保健提供者、付款方和行业合作伙伴合作，生成全面的真实世界数据 (RWE)。 - 促进数据共享和协作，以扩大研究范围和影响力。
全球影响力和本地专业知识
- 利用全球影响力和本地专业知识，了解区域医疗保健实践和差异。 - 调整策略以适应不同的医疗保健系统和人口需求。