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【65期开放日回顾】ⅡT研究中的风险管理与质量控制研讨会!

2019-2-2 10:27| 发布者: 谢嘉生| 查看: 53| 评论: 0|原作者: 谢嘉生|来自: 广东医谷

摘要: 2018年11月28日第65期广东医谷开放日圆满成功。本期开放日特邀嘉宾围绕“ⅡT研究中的风险管理与质量控制研讨”主题展开分享。 本期开放日的特邀嘉宾为: 首先进行分享的是中山大学临床药理研究数据管理中 ...
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2018年11月28日第65期广东医谷开放日圆满成功。本期开放日特邀嘉宾围绕“ⅡT研究中的风险管理与质量控制研讨”主题展开分享。
  

本期开放日的特邀嘉宾为:

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首先进行分享的是中山大学临床药理研究数据管理中心主任钟国平,分享的主题为《IIT方案设计与管理》。钟国平主任分别从IIT的方案设计、管理、关注要点对IIT进行详细的分析和讲解,最后举出案例进行分析讨论。



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第二位为大家分享的是广东省中医院药物临床研究机构副主任、临床研究方法学重点研究室主任温泽淮,分享的主题为《中医药临床试验设计的难点》温泽淮主任首先介绍了中医药临床研究的背景,随后从中医药临床试验的研究质量问题、特殊性、难点分析进行分析,并提出建议。

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第三位为大家分享的是北京百奥知信息科技有限公司临床数据副总监张柳,分享的主题为《IIT的数据管理》。张柳总监分别从数据管理相关法规与技术指南、临床试验中的数据管理、IIT的数据管理解决方案对主题进行讲解与分析。

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第四位为大家分享的是深圳康哲药业医学部负责人殷远渊,分享的主题为《国内IIT项目管理面临的问题和解决方案》关于IIT研究现状和发展趋势,他表示欧美的管理法规和经验相对成熟,研究保持较高水准和质量。而国内的开展刚刚起步,正逐渐受到国家管理部门的重视,并且正在飞速的发展中。

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第五位为大家分享的是北京百奥知信息科技有限公司、MedAI事业部副总裁姜学卿,分享的主题为《MedAI赋能研究者发起的临床研究》他认为人工智能够辅助IIT高质量开展,MedAI趋势分析有助于寻找新的研究方向、匹配最佳研究方案及数据处理方法。EDC一体化云平台标准化数据收集,会让大样本量的收集更容易。MedAI动态算法模型有助于数据管理和质量控制, 动态优化外推性相关因素分析, 有效控制偏差和混淆, 节约研究成本。数据挖掘分析强化组学与临床研究结合,开拓研究思路。AI精准模型,服务临床实践,促进科研成果转化。

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最后一位为大家分享的是广州华启医信科技有限公司数据管理和统计总监崔轩烨,分享的主题为《IIT中关于样本量估计及随机化实施的考虑》他分别从IIT研究的统计学基本原则、样本量估计的定义与意义、样本量估计需要考虑的因素、随机化方法的介绍和实施四个方面对主题进行介绍。

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嘉宾分享结束后,到场观众对今天的演讲嘉宾进行提问,并展开激烈讨论。


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