• يعتمد على الشراكة الحالية من خلال الاستفادة بشكل أكبر من القوة المشتركة لبيانات العالم الحقيقي والأدلة الواقعية وتقنية ربط السجلات التي تحافظ على الخصوصية للمساعدة في حل تحديات التجارب السريرية الرئيسية.
• يهدف إلى زيادة تنوع المشاركين في التجربة، وتحسين تصميم الدراسة وعملياتها، وتحسين تجربة المريض ونتائجه - مع توفير الوقت والمال.

تعلن شركة PINC AI™ Applied Sciences (PAS)، وهي أحد أقسام شركة Premier, Inc. (NASDAQ: PINC )، وDatavant، الشركة التي تحمي البيانات الصحية العالمية وتربطها وتقدمها، أن الشركتين تعملان على توسيع تعاونهما الحالي للمساعدة في تشكيل مستقبل أبحاث الرعاية الصحية، وتعزيز عمليات التجارب السريرية، وزيادة تنوع التجارب والإنصاف - بهدف تسريع تطوير علاجات ومنتجات جديدة لتحسين نتائج المرضى.

تعمل المنظمتان معًا منذ سبتمبر 2022 لربط بيانات العالم الحقيقي بشكل متوافق لتقديم رؤى مفيدة تعمل على تحسين جودة رعاية المرضى. من خلال هذا الجهد الجديد والموسع، ستستفيد PAS من حل الترميز التجريبي ومنصة اتصال البيانات من Datavant لربط بيانات التجارب السريرية وبيانات PAS الواقعية وإنشاء أدلة واقعية تدفع الابتكار في الأبحاث السريرية. سيوفر هذا رؤى أعمق حول فوائد ومخاطر التدخلات الطبية في بيئات العالم الحقيقي داخل وخارج البيئات الخاضعة للرقابة للتجارب السريرية.

أصبحت الأدلة القوية في العالم الحقيقي ذات أهمية متزايدة لتطوير الأدوية والأجهزة الطبية. على سبيل المثال، مع إقرار قانون الحد من التضخم (IRA) في أغسطس 2022، أصبحت الأدلة الواقعية بمثابة أداة مهمة لشركات علوم الحياة والأجهزة الطبية التي تسعى جاهدة لإثبات القيمة والفعالية النسبية لمنتجاتها ومساعدة المرضى. الحصول على العلاجات والتدخلات التي يحتاجون إليها بشكل أسرع.

وقالت ميلا مالوني، الرئيس التنفيذي للنمو: "مع استمرار شركات علوم الحياة والأجهزة الطبية في سد الفجوة بين تطوير الحلول الطبية والتطبيق في العالم الحقيقي، فإن الاستفادة من بيانات العالم الحقيقي لتوليد الأدلة في العالم الحقيقي برزت كعامل تغيير في قواعد اللعبة". PINC AI ™ العلوم التطبيقية. "مع Datavant، نحن نأخذ بيانات الرعاية الصحية PINC AI™ (PHD) الأفضل في فئتها في العالم الحقيقي، ونربطها بشكل آمن مع مجموعات البيانات الأخرى في العالم الحقيقي عبر الرموز المميزة ونستفيد منها على وجه التحديد في مساحة التجارب السريرية لتمكين الأدلة- اتخاذ القرار على أساس، والذي نعتقد أنه يمكن أن يؤدي إلى تجارب ونتائج أفضل للمرضى وتوفير التكلفة والوقت."

اليوم، تستخدم تجربة سريرية لحالة مزمنة Datavant لربط بيانات مرضى التجارب السريرية وبيانات درجة الدكتوراه لفهم رحلة المريض الكاملة للمشاركين. من خلال توحيد بيانات التجارب السريرية مع بيانات العالم الحقيقي الواردة في الدكتوراه، يكتسب الباحثون نظرة ثاقبة حول تاريخ الدواء، والذي قد يكون من الصعب جمعه، بالإضافة إلى القدرة على متابعة المرضى إلى الأمام بعد انتهاء التجربة، عندما يكون المرضى في كثير من الأحيان ضائع. يمكن استخدام الأدلة الواقعية الناتجة عن البيانات المرتبطة لتقييم النتائج الصحية المهمة على المدى الطويل خارج نطاق التجارب السريرية، وتحسين سلامة الأدوية وفعاليتها، وتمكين قطاع الرعاية الصحية من علاج حالات الرعاية المزمنة بشكل أكثر فعالية.

وفي تجربة سريرية أخرى، يقوم أحد الرعاة ببناء ذراع تحكم في الأدلة الواقعية باستخدام بيانات العالم الحقيقي الخاصة بـ PAS والمتصلة بواسطة Datavant على مستوى المريض مع الحفاظ على خصوصية المريض. إن استخدام بيانات العالم الحقيقي/أدلة العالم الحقيقي المستمدة من المرضى وفقًا لمعايير الرعاية قد يلغي حاجة الباحثين إلى بناء ذراع تحكم منفصل، مما قد يقلل من مدة وتكلفة التجربة السريرية. ويساعد ذراع التحكم بالأدلة في العالم الحقيقي أيضًا على تحسين تجربة المريض ونتائجه من خلال تمكين جميع المشاركين في الدراسة من المشاركة في العلاج وفوائده المحتملة بدلاً من العلاج الوهمي، وبالتالي زيادة فرص حصولهم على الرعاية الطبية.

بالإضافة إلى هذه التجارب النشطة، يتم استخدام مجموعات البيانات القابلة للربط الخاصة بـ PAS من قبل شركات علوم الحياة والأجهزة الطبية والأنظمة الصحية للعثور على مرشحين متنوعين للتجارب وتحديد مواقع التجارب - وكلاهما لهما تأثير حاسم على تقديم حلول جديدة إلى السوق.

وقال تال: "منذ إطلاق عرض الترميز التجريبي الخاص بنا في عام 2019، أكدت Datavant أن ربط بيانات التجارب السريرية وبيانات العالم الحقيقي يعد بوعد لا يصدق لتسريع تطوير الأدوية، وتحسين سلامة وفعالية العلاجات، ويؤدي إلى نتائج أفضل للمرضى". روزنبرغ، الرئيس والمدير العام لعلوم الحياة والنظام البيئي والقطاع العام في Datavant. "لقد قمنا الآن بترميز أكثر من 100 تجربة سريرية، ونحن متحمسون لتوسيع عملنا مع PAS وتسريع الابتكار باستخدام البيانات المتصلة."