可用功能
- 查看 CRF 设计和版本、参与者和访问、查询、SDV、数据锁定和更改历史记录。
- 查看存储并搜索研究文件、电子邮件、附件和对话。
核心 EDC 功能，
与源记录和协作。
- eCRF 设计·版本
- 参会人员·参观
- 查询·SDV
- 冻结·锁定
- 审计追踪
已经记录了。
进去又检查了一遍。
当源记录和 CRF 分开时，团队会重复输入、比较并搜索变更原因。
医院源记录
- 临床记录
- 测试结果
- PDF 和图像
临床事件及其时间的原始记录。
重复工作
- CRF条目
- 来源对比
- 检查变更原因
将学习记录放在一起。
回顾人工智能的建议。
在研究权限内配置 RAG 和本地 AI，然后查看建议的 CRF 值及其来源。
- 存储学习记录
存储文件、电子邮件、照片、对话和研究结果。
- 经许可索引
仅使用允许每个角色访问的记录。
- AI分析·建议
通过支持来源建议 CRF 值。
- 人工审核
DM、CRC 和 CRA 检查来源并决定编辑、批准和例外。
- 连接 EDC 和任务
将审核结果连接到 EDC、邮件和工作流程。
- 寻找证据
- 查找相关文档和来源位置。
- 总结进展
- 总结站点进度、缺失的记录和对话。
- 参赛草稿
- 准备建议的 CRF 值和来源。
CRF、查询和 SDV。
在产品中查看它们。
配置表单、字段和版本。
为研究结构和角色建立报名表。
相同的记录。
适合每个角色的审查。
按角色分配访问和审核任务。
- CRC 和研究护士
审核建议 · 完整缺失的源记录
- DM
检查低置信度值、差异和异常
- CRA
比较允许的源记录·记录 SDV
- 主要研究人员
查看站点进度、打开查询和锁定
- 赞助商和 CRO
审查数据、文件和研究进度
人工智能发现差异。
人们验证它们。
本地人工智能从允许的源记录和 CRF 中收集差异和遗漏。 CRA 和 DM 检查原件并记录 SDV。
手动准备
- 实地考察·文件检索
- 来源和转录值比较
- 多次要求提供记录和电子邮件
AI辅助准备
- 链接源记录和建议的 CRF 值
- 识别可能的差异、遗漏和例外
- 查看具有源位置的队列
人们做出最终的验证和例外决定。
变更原因及历史。
准备再复习一下。
- 建议值的来源
- 人工智能建议和人工编辑或确认
- 谁执行了查询和 SDV，以及何时执行
- 以前的值和更改原因
- 相关电子邮件和原始附件
仅凭功能并不能确保法规遵从性。定义预期用途和风险的访问、电子记录、保留、恢复和验证。
人工智能访问和行动，
在您组织的规则范围内。
在配置 RAG 和本地 AI 之前定义部署、模型、权限和记录。
- 存储·传输
- 定义存储位置、外部传输和允许的模型。
- 准入·审批
- 按角色设置读取、建议和批准权限。
- 审核记录
- 区分人工智能建议与人类编辑和确认。
可用功能、集成
以及带电运行的条件。
环境整合
- 连接现有的 EDC、EMR、实验室系统和源记录。
- 配置对 CRF 建议以及后续任务和时间表的人工审核。
上线运行前
- 就访问、隐私、保留、备份、恢复和人工智能处理的范围达成一致。
- 根据研究目的和适用法规审查测试、变更管理和共同责任。
使用你的学习记录。
首先验证工作流程。
使用去识别化的源记录和代表性 CRF 测试条目、查询、SDV 和审核历史记录。
- 评估工作流程
审查研究结构、角色和现有系统。
- 测试代表性流程
使用去识别化来源和 CRF 测试输入、审核和 SDV。
- 同意访问和验证
定义部署、安全性、保留、验证和职责。
- 实施和运营
实施插件、集成、培训和操作。
将您需要的功能与企业插件连接起来。
连接 EDC、邮件、工作流程、日程、RAG 和本地 AI。企业许可取决于转让政策、访问、验证和运营支持。
您今天不必更换它。
先连接。当有意义时进行迁移。
保留现有的 EDC，同时首先连接源记录和关键研究数据。
- 保留现有的EDC
保留现有条目和审查，同时连接源记录和协作材料。
- 连接关键研究证据
将来源、查询、SDV 和更改历史记录链接到站点、参与者、访问和 CRF。
- 分阶段迁移
查看导出格式、API、研究状态和法规，然后在试验迁移和协调后按研究进行切换。