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时间雇佣数据分析师
临床研究团队人才缺口,它可以减缓你给市场带来新的药物的能力。这一差距是一个临床研究数据分析师。
2022年7月04
在过去的项目经理处理大部分的数据流入一个审判。这很好当的研究依赖于每周网站访问和少量的扫描。但是今天的临床研究生成数量更多的数据比他们在过去。
甚至小型研究获取源源不断的输入每一天从可穿戴设备,e-diaries,电子临床结果评估(ePROs),和其他数字工具。结合数据扫描、核磁共振成像、自然历史比较器,电子健康记录(病历),和许多其他潜在患者旅行信息的来源,和临床团队很快就会不知所措。lol买外围用什么软件
他们积累的数据集在不同的时间和不同的格式不能容易地组合在一起或在任何快速的或有意义的方式进行了分析。因此,项目经理和团队成员花几个小时手动清洗,结合数据进行审核,可以延迟时间分析。捕获的数据的时候,清洗和结合其他数据集进行分析,其价值已经减少。
现在需要与时代发展,试验数据分析师团队安排端到端数据环境。
什么数据分析师
数据分析师起到至关重要的作用在每个阶段试验。一旦定义了协议,他们开始使用它和临床设计团队选择必要的数据技术和供应商和建立数据收集和管理的规则和标准。
一旦技术选择,他们将与试验团队地图数据流。在这个阶段他们测试每个连接运行真实世界场景的患者共享数据和网站工作人员访问这些系统。
这一步是创建一个无缝的数据收集的关键环境和消除瓶颈或错误可能产生负面影响病人的经验。
一旦审判准备推出,数据分析师将保持协作的数据环境。在这个角色,他们确保最终用户可以访问和理解所有相关数据,同时仍然坚持所有监管数据需求。如果出现问题,数据分析师可以帮助网站团队可以专注于解决问题的科学和病人护理。
总是可用的
大部分的大数据分析师出现审前工作时环境构建和测试数据。生态系统,然而,在我们的数据流策略师保持与试验,直到最后,作为一个管理者,赞助商和网站的教练和顾问团队。他们确保数据继续流,用户继续从这些资产中获得价值造福患者。
对于更大的试验,数据分析师可能是一个专用的全职工作,与高级数据分析师监督初级数据策略团队专注于一个特定的投资组合;而许多较小的试验运行的组织可能有多个研究或投资组合策略师监督。关键是确保有人负责管理数据流。
完美的候选人
这个角色将很快成为最值生成的关键的临床试验数据,确保临床团队可以满足数据库锁和验证结果与质量下加速交付时间表。
然而,雇佣这些数据分析师并不容易找到。它是一个新职位,要求大量的通用技术和临床知识以及一些特定的技能。这种组合的技能和经验在当前劳动力并不常见,还有没有任何的数据分析师的职业道路为有抱负的员工。
这意味着生命科学团队可能从内部必须建立或创建一个数据策略团队带来这些技能在一起等待学术界与行业需要追赶。最有前途的候选人将在一系列临床试验经验活动包括技术/编程,临床数据管理、生物统计学和分析,标准和监管环境。虽然没有一个人可能是所有这些先决条件,一个强有力的候选人可以被训练来填补空白,最终演变成更高级的数据分析师职位。
它如何开始
作为数据分析师,我开始作为一个BIOS程序员,但与不同的临床组织各种各样的项目。在这些角色我了解了EDC编程和SDTM /亚当,之前花时间作为饱含程序员进入管理更广泛的bios和数据管理组,跨职能的项目和大型赞助商的投资组合。暴露给我的技能和知识的基础成长向外查看端到端数据流模型,所需的水平能见度excel在这个新角色。
在未来的一天,我们相信大学学位,认证项目,临床试验的职业道路会结合数据分析师的独特需求。同时,IQVIA正在建设团队从不同的这些背景来支持我们的项目,分享知识,增加我们的端到端数据流技术,和指导我们的客户,因为他们建立自己的数据策略能力。这第一代专家将为未来临床试验数据的策略是研究环境视为一个重要的组成部分,给予赞助商导航所需的专业知识不断增长的数据流运行试验。
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