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Klinische Studien

Profitabilitätssteigerung

Durch eine effizientere Gestaltung der Datenprozessierung im klinischen Forschungsumfeld

Die Pharma- und die Medizinprodukt-Branche sind hoch innovative Standbeine des High-Tech Standorts Deutschland. Aus den steigenden regulatorischen Anforderungen, der zunehmenden Komplexität der Studien und daraus resultierenden wachsenden Kosten, erwächst heutzutage ein erhöhter Bedarf, Prozesse durch Automatisierung und Digitalisierung zu optimieren. Der Datenstrom, vom Patienten an der Site, über klinische Datenbanken bis hin zum finalen Reporting, bedarf stetiger Optimierung zur langzeitigen Kostenreduzierung. Im kompetitiven Umfeld tragen optimierte Prozesse aber auch zur Qualitätssteigerung und Kundenzufriedenheit bei.

Der Outcome Datastream Optimization Approach bietet Unternehmen im klinischen Umfeld die Möglichkeit, ihre Prozesse an die modernen Anforderungen der Automatisierung und Digitalisierung anzupassen und deckt neue Kostensenkungs- und Qualitätssteigerungspotentiale auf.

Generelle Abschnitte des Datenstroms

Ein wesentlicher Kostenfaktor bei der Durchführung klinischer Studien, ist nach wie vor der Mensch. Durch die Etablierung effizienter Tools für die Datenprozessierung und an den diversen Schnittstellen, kann dieser Faktor reduziert werden und bietet daher viel Potential zur Steigerung der Profitabilität.

Wie wir Sie unterstützen

Durch unsere Kompetenz von der Prozessoptimierung bis hin zur technischen Umsetzung der Vorschläge, bieten wir dem Kunden umfassenden Service zur maßgeschneiderten Optimierung seiner klinischen Datenprozessierung. Sie profitieren von unserem breiten Erfahrungsspektrum in der IT-Beratung, und als SAS® Partner, bringen wir zudem die branchenrelevante Erfahrung in Sachen statistischer Programmierung mit. Da in letzter Zeit datenschutzrechtliche Erwägungen bei der Durchführung klinischer Studien immer mehr in den Vordergrund treten, können Sie zusätzlich auf unsere Expertise auf diesem Gebiet zurückgreifen. Unsere Dienstleistungen sind im Folgenden dargestellt:

Analyse

  • Bestimmung des Status-Quo
  • Definition des Optimierungsbedarfs
  • Kosten-Nutzen Analyse der Optimierungen

Design

  • Strategie Konzeption
  • Abstimmung der Strategie mit Bedarf und Ressourcen des Kunden
  • Identifikation geeigneter Tools

Implementierung

  • Konsequente Umsetzung der Strategie
  • Funktionaler und qualitativer Test
  • Validierung der Testergebnisse
  • Etablierung