क्लिनिकल डेटा मैनेजमेंट के लिए भारत बना रिस्पॉन्सिव मार्केट

क्लिनिकल डेटा मैनेजमेंट के लिए भारत बना रिस्पॉन्सिव मार्केट

Clinical Data Management: क्लिनिकल ट्रायल एंगेजमेंट के लिए क्लिनिकल डेटा मैनेजमेंट (Clinical Data Management) के लिए आज के दौर में भारत एक रिस्पॉन्सिव मार्केट बन गया है। एक वक्त था जब नैदानिक ​​डेटा अक्सर पेपर-आधारित प्रणालियों का उपयोग करके एकत्र किया जाता था, जिससे बड़ी मात्रा में डेटा का प्रबंधन और विश्लेषण करना मुश्किल हो जाता था। इसके कारण त्रुटियां, विलंब और लागत काफी बढ़ जाती थी।

क्लिनिकल रिसर्च, डेवलपमेंट, डायग्नोस्टिक्स और डेटा मैनेजमेंट सॉल्यूशंस कंपनी DPHS के को-फाउंडर कृतिकेश एज के मुताबिक, इलेक्ट्रॉनिक डेटा कैप्चर (EDC) सिस्टम के आगमन के साथ, क्लिनिकल डेटा मैनेजमेंट अधिक कुशल और विश्वसनीय हो गया है। ईडीसी सिस्टम ने तेजी से डेटा संग्रह, रीयल-टाइम डेटा निगरानी और बेहतर डेटा गुणवत्ता के लिए अनुमति दी।

Clinical Data Management और दवा विकास समाधनों के लिए भारतीय बाजार से तेजी से आगे बढ़ रहा

क्लीनिकल डेटा मैनजमेंट, डेटा प्रबंधन और दवा विकास समाधानों के लिए भारतीय बाजार तेजी से बढ़ रहा है और विकसित हो रहा है। DPHS के को-फाउंडर कृतिकेश एज ने कहा कि भारत अपनी बड़ी आबादी, विविध रोगी और विकसित देशों की तुलना में कम लागत के कारण नैदानिक ​​परीक्षणों के लिए लोकप्रिय बन चुका है।

क्लिनिकल ट्रायल एंगेजमेंट के लिए क्लिनिकल डेटा मैनेजमेंट का एक महत्वपूर्ण घटक है। मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जैसी उन्नत तकनीकों के उपयोग ने बड़ी मात्रा में डेटा को अधिक कुशलता से इकट्ठा करना और उसका विश्लेषण करना संभव बना दिया है। सीडीएम विनियामक अनुपालन और रोगी सुरक्षा सुनिश्चित करने में भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

जैसे-जैसे वक्त बीतता है, परीक्षण डेटा की जटिलता बढ़ती जाती है, जिससे भारी मात्रा में डेटा का उत्पादन होता है। चूंकि वे विषय डेटा के जवाब में एक या एक से अधिक डिजाइन तत्वों को बदल सकते हैं, शोधकर्ताओं का एक बड़ा सौदा वर्तमान में निश्चित नैदानिक ​​​​डिजाइन पर अनुकूली नैदानिक ​​​​डिजाइन का समर्थन करता है। टोकरी, छाता, और प्लेटफ़ॉर्म डिज़ाइन जैसे अनुकूली अनुसंधान के साथ, ऑन्कोलॉजी दवाओं और बायोलॉजिक्स का अधिक तेज़ी से उत्पादन किया जा सकता है। ऐज ने फार्माबिज को बताया कि एक गतिशील, अनुकूलन योग्य डेटाबेस आर्किटेक्चर का उपयोग करते हुए, मास्टर स्टडी प्रोटोकॉल का उपयोग मल्टी-आर्म, कॉहोर्ट और डिसीजन-ट्री जांच करने के लिए किया जा रहा है।

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