Medidata 表示，医院应使用包容性试验设计来实现更有效的治疗。
美国科技公司 Medidata Solutions 表示，亚太地区的医疗保健提供者应促进临床试验的多样性，以实现更有效的医疗干预和平等的治疗机会。
Medidata 高级副总裁兼亚太区总经理 Edwin Ng 告诉 Healthcare Asia，该公司开发和销售用于临床试验的软件即服务，代表性不足使未来的临床开发和数据准确性复杂化。
“医院和医疗保健团体离地面最近，最容易受到不同患者及其各种状况的影响，”他说，并强调了它们在提高对临床试验的认识方面的潜力。
“通过透明地了解临床研究对治疗方案的影响，选择参与的患者可以更好地为这一过程做好准备，”他补充道。
Ng 说，医院应该优先考虑促进包容性的试验设计，方法是选择代表性不足群体信任的研究地点，并采取数据驱动的方法来招募来自不同背景的患者。
“如果某些疗法是根据特定人群的数据开发的，那么这种治疗对来自不同社区或少数群体的其他人的效果可能会降低，”他指出。
同时，他指出了使用技术和数据分析实现清晰通信和简化流程的情况，并引用了 Medidata 在日本仓敷中心医院的 Rave Companion 的使用。
Rave Companion 可以更简单、更快速地将电子表格中的电子健康记录或实验室值中的源数据获取到 Rave 电子数据采集中，从而减少打字错误，从而减少研究中心的临床试验数据输入工作。
“在进行的试点测试中，使用 Rave Companion 的临床试验发现，每个字段所需的查询率降低了 36%，数据输入时间减少了 19%，”Ng 说。
他还表示，监管机构应持续确保无缝流程，以支持该地区作为临床研究中心的潜力。
他说，亚太地区的临床试验从 2019 年的 11,571 项持续增长到 2023 年的 14,346 项，并引用了 GlobalData 和 Novotech 的报告，该报告显示，该地区占 2022 年全球 I 期临床试验的 58%。
Ng 引用了澳大利亚的研发税收激励计划，该计划通过为与临床试验相关的活动提供税收抵免来激励研发。
他还赞扬了中国和日本为简化试验审批工作流程所做的努力。“日本提供了一种快速药物审查选项，允许推迟一些步骤，从而缩短了通常长达一年的过程。”
“中国在 2018 年更新了其研究性新药审评程序，将临床试验申请的监管审批时间从 265 天缩短到 65 天，”他补充道。
Ng 还提到了对人工智能 （AI） 的技术和基础设施投资增加。“就在今年，新加坡公布了在未来五年内投资超过 $768.2m （S$1b） 的计划，以促进其人工智能活动并提高该国在数字经济中的竞争力，”他指出。
他补充说，对 AI 的关注可以加快药物开发时间表，推动这个城市国家在临床试验中的潜力。
然而，他说，该地区国家之间的监管差异带来了一些挑战，因为它们使跨境试验更加复杂和昂贵，并补充说，设定全球最低标准可以缓解这个问题。
“监管机构也可以在分享最佳实践方面发挥作用，”Ng 说。“美国食品药品监督管理局 （Food and Drug Administration） 发布更新并举办有关在临床试验中使用 AI 的研讨会。”
“这些会议旨在促进利益相关者之间的讨论，并指导制定管理人工智能在临床环境中使用的政策，”他补充说。
