随着更大的管道和复杂的临床试验景观，制造商很难建立一个单一的开发计划，更不用说试图优化它。基准数据从历史上看是有限的，制造商严重依赖他们自己以前的经验。但“大数据”和机器学习的发展为优化临床开发策略提供了新的途径。
在本次网络研讨会中，我们将讨论“大型”临床和商业数据传输，以及强大的机器学习算法如何从根本上改变临床开发规划。我们将讨论展示这些新方法对行业的影响的案例研究。我们还将展示一种新的软件工具如何帮助内部涉众更快地做出更好的决策。
关键的快餐
- 了解如何基准您的临床开发计划与一个新的行业数据库的开发成本和时间
- 提高临床开发计划的准确性，并为您的领导团队提供更多的选择，以便做出更明智的决策
- 比较假设场景并进行范围分析，以充分理解开发计划成本和时间安排的关键驱动因素
演讲者
大卫·沃尔特MBA
副总裁咨询、IQVIA
里克•约翰斯顿博士。
IQVIA高级软件解决方案主管