SDV는 여전히 임상시험에서 중요한 위치를 차지하지만, 수동 복사 입력은 피할 수 있는 오류, 쿼리, 재검토 작업을 유발하곤 합니다. 본 글에서는 cubeCDMS의 AI 기반 EHR-to-EDC 데이터 수집 기능이 소스 데이터를 eCRF로 직접 불러와 데이터 품질을 향상시키고, SDV를 한층 더 빠르고 집중력 있게 개선하는 방안을 살펴봅니다.
임상시험 지연은 막대한 비용 부담으로 이어질 수 있지만, 레거시 EDC 시스템은 과제 셋업과 프로토콜 변경에 불필요한 시간을 더하곤 합니다. 이 글에서는 유연하지 못한 EDC 아키텍처가 운영과 재정에 미치는 영향, 그리고 AI 기반 셋업 및 설정 기반 프로토콜 변경을 통해 임상 팀이 과제를 지연 없이 끌고 갈 수 있도록 지원하는 방안을 살펴봅니다.
