未来已来，中国临床研究数字化是必然趋势
随着新冠疫情的常态化，临床试验实施管理面临诸多难题与挑战，政策的大力支持，催生出的大量新药研发及临床试验需求，极大加速了数字化远程临床试验技术的进步，对其运营模式的思考和探索也始终未停歇，临床试验数字化升级转型已成必然趋势……
随着新冠疫情的常态化，临床试验实施管理面临诸多难题与挑战，政策的大力支持，催生出的大量新药研发及临床试验需求，极大加速了数字化远程临床试验技术的进步，对其运营模式的思考和探索也始终未停歇，临床试验数字化升级转型已成必然趋势……
临床试验是新药研发的必经之路，但近几年由于疫情的倒逼，以及国家重点产业政策对新药创研质量与效率提升的要求，如何在新形势下，持续开展以患者为中心的高质量临床试验，无疑对整个行业提出了更高要求和挑战。
在此背景下，中国临床研究数字化变革面临哪些机遇与挑战？如何加速临床研究数字化进程……
“最早福特生产汽车，成千上万的零件都是由工人手工安装完成，现如今，如果去参观特斯拉无人工厂，你会发现，一整套的安装配备工作已经全部被机器所代替。
生产方式的进步，让生产成本降低的同时，生产力却提高了数倍，优势显而易见。医疗产业想要实现这种指数级的增长，同样也需要生产方式或者是产业模式的迭代更新。
而新冠疫情的出现，对于我们既是挑战，也是契机。当传统的临床试验研究由于疫情中断时，临床试验数字化就迎来了机遇。比如说当患者由于疫情不方便去医院接受治疗时，通过去中心化的远程智能临床试验系统（简称DCT，即Decentralized Clinical Trials)，患者可以依靠物流配送，远程访视和在线支付，即可完成一般诊疗和用药等一般临床研究活动。”
又比如说当CRC与CRA不能够去医院现场数据录入与监查时，通过中心化的远程智能临床研究数据录入与监查系统（简称EtE，即EMR to EDC），研发企业与CRO即可依靠中心化监查平台，在远程完成。”
王铮在谈到疫情是如何给数字化临床试验带来机遇的问题中说道，“我们还是以汽车举例，如今的机械产线上，零件报废率、松动率等质检标准比起传统的人工体系高出了许多倍。而大量的、多维度、实时的数据又会反哺到生产线上，指导生产线的改进、优化。
医疗产业亦然，数字化临床试验不仅可以带来临床研究数据采集与监查运维效率的系统性提升，大幅度节省工作人员以及患者医院奔波的次数与时间耗费，更重要的是能依托区块链技术、人工智能与自然语言处理、以及数字轨迹抓捕技术，全面提升数据准确性与真实性，通过基于风险的质量管控（简称RBQM，即Risk Based Quality Management）提升国际研究界对中国临床研究数据质量的信心。更不用提这些优点完全通过线上就可以完成，非常契合当前国际、国内的防疫政策需要。
无论是从行业技术成熟度方面，提高行业生产力方面，还是临床研究数字化的便利性方面，临床研究数字化都是必然趋势。疫情无疑加速了临床研究数字化的到来。
在临床试验数字化的具体创新方向上，医院端GCP机构自动化管理与企业端临床研究数据与文档管理已成为数字化1.0的代表，面向未来，王铮博士认为会在以下三个方面进入2.0时代：
1. 临床研究“数据运营中心化”，即数字化远程智能数据录入与监查技术体系（简称EtE）的建立。璞睿与艾昆纬联合推广的临床研究加速器DIRECT SolutionTM 即是全球新一代EtE解决方案，其特点是远程化、数字化、中心化和智能化，实现了以中心化、分布式工作平台为依托的，以人工智能和数字化技术替代传统人工的方式，提供智能病案检索、机构遴选、患者入组，智能远程数据采集录入，以及中心化远程智能监查三大解决方案，致力于提升医院参与科研能力以及研究企业的临床研究效率。
2. 临床研究“患者去中心化”，即患者远程智能临床研究技术体系（简称DCT)。同样由艾昆纬在中国最早推出的DCT解决方案，彻底改变了患者参与临床试验的模式。通过将患者参与临床试验的一些常规线下诊疗、检测与治疗给药流程迁移到线上，辅以受试者数字化远程知情与远程数字化合规支付，精简不必要的患者差旅与等待流程，极大提升患者参与度与体验。
3. 临床试验“数据管理的智能化”，即基于风险的质量管理与监查技术体系（简称RBQM）。通过大量临床研究监查历史数据的统计分析与人工智能算法，在GCP中心与临床研究项目等多层面，提供基于风险的数据质量与运营规范监测风险提示与主动预防性管控。近期中国CDE最新颁布的有关药物临床试验中心化监查统计指导原则的相关指导意见也为该方向的创新指明方向。谈到中国的临床试验数字化实现弯道超车，王铮对此充满信心。 首先，虽然中国在医疗数字化方面整体仍旧落后于发达国家，但在临床试验数字化方面，通过近几年具有国际化背景的本土科技创新企业的不断努力，目前我们在技术理念和科技实现上基本与发达国家同步。璞睿作为IQVIA在华战略投资企业与商业创新出口，既能够将国际上先进的理念与创新技术引入中国，又能深度理解本土商业模式并满足法规监管要求，实现弯道超车。
其次，目前国内的创新技术上已经相对成熟，我们更需要专注于将本土的创新技术体系如何更好地与ICH指南、US FDA以及EMA标准贯通，从而在商业模式打通的同时，实现研究技术体系、质量体系、合规体系与数据质量的互认，这才是将数字化临床研究技术树立国标，推向国际，弯道超车的未来。
璞睿通过与IQVIA深度合作的核心优势，从系统上线伊始，即开始将技术与临床研究全流程实现O2O（线上到线下）的对接，以达到完全符合GCP和当地法规的要求。
第三，疫情的逐步常态化，无论是监管方、医院方还是企业方都深切感知，数字化变革是大势所趋。要知道，对于企业来说，现在CRO临床试验成本居高不下，企业方也迫切希望通过数字化升级来提高效率，缩减成本。毕竟，相较于传统的临床试验模式，数字化变革无论是效率上，还是在体验上，都领先太多。而对于监管方和院方，虽然数字化带来了很多有关数字化技术下数据与合规监管的挑战，但与此同时，其对全程数据监管的透明化、不良事件预警以及基于风险的质量管理效率的全面提升，又是传统研究方式所远不能达到的。
近期有关中国临床研究数据在国际研究中认可的问题，凸显了临床研究中质量管理体系与数据质量管理的重要性。在传统的临床试验中，临床试验的数据管理存在四大痛点:
首先源数据管理，医院如何在数据录入时，经常出现同一个病历里同一个数据点出现数据差异，紊乱的数据源误差不容易发现，且容易为数据篡改带来后门，对数据监管带来巨大挑战。
二是数据输入，从医院的系统进入临床试验的EDC系统，大量人工在拥挤繁杂的现场办公环境的干扰下，经常出现录入差错。
第三是数据监查过程中，人工方式查找与比对数据里存在的问题，无法克服数据繁杂与比对效率低下的问题。临床试验数据管理中，80%的差错通常来自于20%的高风险关键环节。这些关键环节以往并未受到差异化重视。但如果我们把绝大多数的工作核心集中在那20%（关键环节上）（20%），就完全可以起到四两拨千斤的效果。
第四是系统性误差，即在GCP中心层面或临床试验项目层面，由于机构运营、管理模式或研究方案设计本身带来的大量诊疗方案偏离与数据质量问题，无法通过个体化的监查过程得到及时的预防和解决。
以上的问题，都将会随着临床试验数字化技术应用，发生巨大的改变与改善。璞睿非常坚定地在数字化智能临床研究加速器方向前进，加速数据管理，做到可溯源，直接从系统做点对点的数据摘取，录入到数据监查。从数据源头开始，利用系统自动化与AIML技术赋能系统性降低数据错误率。
谈到临床试验安全性，王铮解释了目前存在的三个层面：
首先是不良反应的及时判断与预警（提高假阳性，降低假阴性）。
其次是及时发现医生执行方案中的偏离风险，预防患者方案偏离后的安全性隐患。
我们通过数字化的手段解决，可以第一时间把药物使用情况与症状结果抓取到，并通过预设风险点的判断后，保护患者的试验安全，而其结果对于药物开发的速度和进度影响是巨大的，极端情况下甚至可能影响整个试验的成败。
“严格执行国家网络、数据安全与个人隐私保护法，遵守GCP标准与合规SOP是临床试验数字化体系搭建的基本前提。”在患者隐私和数据安全方面，王铮博士指出：
所有的数字化系统开发和应用都应该严格基于国内外最高标准制定，以璞睿为例，我们的数据安全与隐私安全处置方式必须做到符合以上所有法规规范的同时，满足国际多中心临床研究要求。此外，在所有的技术开发环节，企业都必须按照国际软件全生命周期的开发标准，以保证其安全性与合规性。
而在技术的使用上，人员的培训上岗必须符合并遵照MRCT要求，从一开始即实现人机SOP的统一。
“未来数字化临床试验科技企业的核心竞争力，首先在于具有国际化视野和本土化的人才团队，其次应严格采用国际行业最高标准的技术构架、质量体系以及安全合规体系，并具备与国际CRO标杆企业运营接轨的核心能力，实现从技术开发、产品运维到商业服务与国际标准的无缝对接。”
2022-02-19