Изменения в наборе персонала для клинических исследований на волне цифровизации: круги по исследованию лекарств запустили новую модель набора персонала «Интернет-ИИ»
2024-08-13
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
Набор пациентов — один из важнейших аспектов клинических исследований. В большинстве случаев этот процесс занимает месяцы или даже годы. Данные исследований показывают, что более 80% проектов клинических исследований не могут завершить набор пациентов в установленные сроки. Как разорвать оковы традиционной модели набора пациентов и набрать пациентов более инновационным, эффективным, стабильным и совместимым способом, стало проблемой для многих стран. всем заявителям. Предложение, над которым необходимо задуматься.
Ожидается, что появление сети испытаний лекарств (www.trialnet.cn) обеспечит новое решение этой проблемы.
По сравнению с присущими традиционной модели набора персонала недостатками, такими как географические ограничения, единые каналы и трудности в передаче информации, круг испытаний лекарств опирается на интернет-платформу для проведения набора «Интернет + ИИ», что эффективно расширяет сферу набора персонала. предоставление потенциальным пациентам возможности поиска проектов через интернет-каналы информации для осуществления комплексных процессов сотрудничества, таких как понимание, отбор, онлайн-информирование, добровольная регистрация, загрузка оценочных материалов и обзор CRC проекта. Эта инновационная модель не только предоставляет спонсору более широкий спектр ресурсов для пациентов, но также значительно повышает эффективность набора персонала и уровень соблюдения требований, делая процесс набора прозрачным и видимым в режиме реального времени.
Недавно, сосредоточив внимание на этой инновационной модели, мы взяли интервью у г-жи Ма Фань, директора по подбору субъектов исследований и разработок компании Shengfang Pharmaceuticals, чтобы подробно рассказать о подборе персонала по принципу «Интернет + ИИ», глубокой интеграции технологии ИИ и ее важной ценности для спонсора. и т. д. Был углубленный обмен мнениями.
Ниже приводится основное содержание интервью:
1, Зачем нам нужно делать «Интернет+ИИ"рекрутировать?
Ма Фань: Традиционный набор персонала означает, что специалист по набору персонала набирает субъектов в районе, где расположен исследовательский центр. Если взять в качестве примера определенный проект по распространенному раку печени, то если необходимо набрать пациентов с поздними стадиями рака печени, традиционный способ состоит в том, чтобы отправить персонал в онкологическое отделение больницы для продвижения проекта, что может принимать форму размещения списка -апы, постеры, постинг в Моментах и т.д. Если пациент желает принять участие, он может записаться к специалисту по подбору персонала, который разберет историю болезни пациента в соответствии с требованиями проекта и проведет предварительный скрининг (некоторые крупные компании передают работу по скринингу медицинским специалистам). отбор пациентов, соответствующих требованиям проекта. Будет организована поездка в исследовательский отдел на собеседование с врачом-исследователем, где будет подписана форма информированного согласия, проверена и назначено лечение. Когда приходит время введения препарата, набор персонала завершается.
2, Какие способности необходимы, если вы хотите хорошо выполнять работу по подбору персонала?
Ма Фань: Традиционный набор персонала предъявляет очень высокие требования к практикующим. Хотя входной порог низок, он требует широкого спектра знаний, повторяющейся работы и чрезвычайных ситуаций, а также высокого уровня всесторонних личных способностей.
Прежде всего, с точки зрения медицинских и фармацевтических знаний, только набор противораковых препаратов включает в себя сотни заболеваний и соответствующую фармакологию. Если вы хотите иметь базовое и всестороннее представление об этих знаниях, большинству людей потребуется как минимум 5. лет и более накопления опыта. И это только накопление медицинской части.
Во-вторых, существуют также нормативные требования, такие как «Надлежащая клиническая практика в отношении лекарственных средств», «Меры по администрированию медицинской рекламы», «Хельсинкская декларация» и т. д. Как практикующий врач вы не можете их игнорировать. Вы должны иметь следующие требования. профессионализм практика и не может быть высокомерным Операция, разговоры о поезде.
Кроме того, методы участия в каждом проекте различны; процессы и циклы отбора в исследовательском центре также будут динамически обновляться. Эта информация требует, чтобы сотрудники, ответственные за набор персонала, работали в тесном контакте с командой внешней компании и четко знали об этом, прежде чем это станет возможным. быть эффективно доведены до сведения и взаимосвязаны. В противном случае ожидания субъектов могут быть снижены или повышены, что приведет к путанице в договоренностях и спорам.
Наконец, подавляющее большинство испытуемых предвзято относятся к клиническим исследованиям, думая, что они «подопытные кролики» или имеют необоснованные представления об эффективности лекарств. Рекрутерам необходимо объективно представить предысторию клинических исследований;
Это сложные навыки, которые можно приобрести путем обучения.
Как практикующему специалисту вам также необходимо обладать мягкой силой. Многие пациенты — это пациенты с чувствительным сердцем. При возникновении чрезвычайных ситуаций квалифицированные специалисты также должны знать, как общаться и координировать свои действия согласованно и эффективно, защищая при этом права и интересы множества сторон. .
3, «Интернет», созданный кружком тестирования на наркотики+ИИ«Чем модель подбора персонала отличается от традиционной модели подбора персонала?
Ма Фань: Процесс другой, и используемые инструменты тоже разные.
Традиционный набор персонала по-прежнему использует WeChat, плакаты, таблицы Excel, PDF-документы и т. д. для набора субъектов и управления ими. Для специалистов-практиков существует много повторяющейся работы. Информационные детали легко упускаются из виду при общении и сотрудничестве между предприятиями, и это имеет последствия. персонал уходит. Трудно отследить и оценить состояние субъекта. Для субъектов ответы на вопросы, связанные с проектом, не могут быть получены немедленно; для управления и отчетности интеграция каждой проектной ситуации и рассмотрение требуют большого количества человеко-часов, что приводит к пустой трате ресурсов, снижению эффективности работы и ухудшению опыта.
Круг тестирования на наркотики управляется с помощью цифровой системы, и искусственный интеллект очень помог во многих задачах.
Например, если субъект регистрируется для участия в клиническом исследовании онлайн, наша система автоматически предложит ему или ей предоставить информацию об истории болезни. ИИ немедленно проанализирует информацию, загруженную фотографией субъекта, и сообщит, соответствует ли субъект зарегистрированному исследованию. Прежде чем сотрудники свяжутся с субъектами, субъекты проходят «интеллектуальное сопоставление» и имеют предварительное представление о проектах, в которых они могут участвовать. После этого эффективность общения будет очень высокой, что значительно экономит время общения.
Однако при регистрации пациентов в традиционном Интернете вам необходимо сначала представить свою компанию и установить первоначальное доверие во время телефонных звонков, а затем добавить субъекта в WeChat, чтобы собрать его прошлую медицинскую историю. Затем сотрудники разберутся с его историей болезни и найдут. проекты, подходящие для предмета, в библиотеке проектов. Затем дайте субъектам предварительное представление о ситуации с проектом... коэффициент конверсии всего процесса очень низок, и опыт предмета также будет скомпрометирован.
В дополнение к сценариям, в которых субъекты регистрируются самостоятельно, мы также применяем ИИ в отчетности по проектам, управлении данными, совместной работе и других сценариях, что значительно сокращает повторяющуюся работу. Благодаря обновлению инструментов наши партнеры могут выполнять больше задач. темпы роста ускоряются, рабочая нагрузка партнеров снижается, эффективность совместной работы выше, управление проектами становится более плавным, а опыт работы с предметом лучше.
4, круг тестирования на наркотики на самом деле находится в2022Мы начали набирать субъектов только где-то в 2008 году, но на тот момент уже была группа людей.10За год она стала лидером отрасли, и обычно считается, что в течение этого года отрасль будет расти быстрее всего.14Канун Нового года19В 2017 году сложно расти по набору персонала, но ваши данные по набору персонала выросли очень быстро. Как вам это удалось?
Ма Фань: Да, данные о тестировании на наркотики в последние годы росли очень быстро, превзойдя ожидания многих людей.
Я начал заниматься сферой подбора субъектов в 2022 году. Хотя на тот момент уже существовали ведущие компании, подбор персонала по-прежнему оставался основной причиной, по которой было трудно продвигать клинические исследования. Из-за трудностей с набором персонала многим проектам пришлось открыть больше центров, отложить испытания или даже прекратить их на полпути, что привело к потере и растрате ресурсов и предотвращению выхода многих лекарств на рынок и их использования пациентами. Мы думаем, что можем добиться большего. , поэтому мы хотим бросить вызов. Это сложно.
Хотя 2014–2019 годы были периодом быстрого роста и высоких прибылей для традиционной модели, это был рост, вызванный развитием рынка с 0 до 1. Модель не менялась в течение стольких лет, и многие небольшие компании изменились. начал постепенно применять ту же модель набора персонала, что привело к серьезной инволюции в отрасли. Поэтому с самого начала мы не собирались использовать тактику волны толпы для захвата рынка.
Мы используем технологии и оптимизацию процессов для решения проблем, с которыми сталкивается отрасль. Мы потратили много энергии на разработку системы набора участников в круг испытаний лекарств, которая оснащена многими технологиями искусственного интеллекта, такими как график знаний о заболеваниях, OCR, LLM. , и т. д.
В процессе выбора регистрации клинических исследований, если обычные больные раком не имеют помощи врачей и не могут понять больничные приказы и проекты клинических исследований, мы будем использовать ИИ, чтобы помочь им писать медицинские записи, находить проекты и давать им результат, который каждый может понять, например, Чжан. Третий проект на 60% соответствует проекту А, который находится в 456 км от центра, и на 100% соответствует проекту Б, который находится всего в 2 км от центра. Это то, что каждый может понять и выбрать самостоятельно.
В процессе отчетности спонсору нашему менеджеру по проекту не нужно тратить время на организацию данных, составление таблиц, отправку отчетов по электронной почте или расчет цен... данные в системе могут автоматически генерировать (BI) различные визуальные отчеты, аналитические диаграммы, и цены. Робот также может сообщать и отправлять информацию о ходе проекта.
Эти приложения действительно могут заставить пользователей чувствовать себя удобными и удивительными, поэтому они также обеспечили нам быстрый рост производительности. Если взять в качестве примера псориаз, количество новых регистраций за один день превышает 100; зарегистрированные пациенты сами используют наше приложение, у них будет предварительное понимание и выбор клинических исследований, а их энтузиазм по поводу участия также увеличится, а также появится много традиционных друзей по набору персонала, которые готовы сотрудничать с нами, если они могут использовать наше приложение; Система искусственного интеллекта набирает субъектов для лечения многих хронических заболеваний и опухолей намного превосходит ожидания клиентов.
Более того, мы все еще пытаемся применить его в большем количестве сценариев. Популярный сейчас LLM быстро развивается и продолжает приносить нам много сюрпризов. Мы также внимательно следим за ним и постепенно практикуем его. В ближайшем будущем у нас будет больше умных продуктов. и запуск сервиса.
В будущем, благодаря развитию технологий и уменьшению когнитивных барьеров с помощью ИИ, все больше и больше обычных людей смогут понимать клинические исследования, устранять предвзятости и участвовать в клинических исследованиях. Это также точка роста рынка, которую мы ценим больше всего.
5, можете ли вы представить нам вашу команду и масштабы бизнеса?
Ма Фань: В настоящее время наша команда состоит из двух частей: производственных исследований и операций. В состав операционной группы входят 6 человек, отвечающих за выполнение и реализацию тематических проектов, последующее управление предметами и т. д.; производственно-исследовательская группа отвечает за разработку продукта, запуск исследований и разработок и т. д., почти 10 человек. , есть еще много людей, ответственных за последующее наблюдение, отчетность, медицинское сопоставление, вопросы и ответы и другие вопросы.
На данный момент мы реализовали более 900 проектов по набору предметов, и теперь каждый месяц набирается почти 100 предметов.
Считаете ли вы, что в будущем традиционная модель подбора персонала может быть заменена интеллектуальным подбором персонала с использованием ИИ?
Ма Фань: Рабочий процесс набора субъектов длительный, и ИИ на данный момент не может заменить некоторые задачи по обслуживанию пациентов и гуманному уходу. Однако команды, которые не умеют применять новые инструменты, через 3-5 лет могут пострадать от инволюции и отсутствия роста. . постепенно быть устранены с рынка.
7, безопасность данных и защита конфиденциальности пациентов — вопросы, которые привлекли большое внимание в последние годы. Как круг испытаний лекарств решает эту проблему?
Ма Фань: Сообщество фармацевтических тестировщиков всегда придавало большое значение работе по соблюдению требований. Сосредоточив внимание на этом вопросе, мы получили множество сертификатов и создали комплексную систему безопасности данных и защиты конфиденциальности пациентов.
Когда пациенты регистрируются, им необходимо подписать разрешение на конфиденциальность на платформе и согласиться использовать свои личные медицинские данные для проверки и сопоставления всех клинических исследовательских проектов на платформе.
После того, как платформа получит данные пациента, в дополнение к шифрованию части личной конфиденциальности, заполненной при регистрации, ИИ также автоматически закодирует части сфотографированных данных, которые затрагивают конфиденциальность пациента, такие как имя, идентификационный номер, номер мобильного телефона и т. д. ., чтобы обеспечить использование программного обеспечения. При просмотре информации о пациенте личная информация пациента не видна.
в моей стране в настоящее время широко признаны правила владения данными пациентов: результаты диагностики и лечения пациентов, а также другие данные, связанные с интеллектуальными достижениями, принадлежат больнице и отдельному пациенту, а результаты анализов пациента принадлежат отдельному пациенту («Электронная медицинская карта»). Стандарты управления приложениями (испытания)»), чтобы принять участие в клинических исследованиях, отдельные пациенты фотографируют информацию о своем заболевании, загружают ее на платформу и получают соответствующие разрешения. При условии отсутствия проблем с безопасностью данных и защитой конфиденциальности на платформа, а объем применения не превышает согласованных пределов, процесс соответствует требованиям.
Центр тестирования на наркотики прошел международные и национальные сертификации, включая систему управления информационной безопасностью ISO/IEC 27001, сертификацию класса III, Общий регламент защиты данных GDPR, Закон о переносимости и отчетности медицинского страхования HIPAA и т. д. С одной стороны, эти сертификаты иллюстрируют наш профессионализм, а с другой стороны, они также иллюстрируют важность, которую мы придаем безопасности данных и защите конфиденциальности.
На этом интервью об интеллектуальном рекрутинговом бизнесе кружка по испытанию наркотиков подошло к концу.
В этой революции в наборе субъектов клинических исследований в условиях этой волны цифровизации исследование новых моделей набора «Интернет + ИИ», открытых кругами по исследованию лекарств, позволило нам увидеть еще одну возможность и возможность внедрения новых технологий в области Возможности клинических исследований, можно предвидеть, что будущая технология искусственного интеллекта достигнет качественного скачка с точки зрения точности, адаптируемости, интеллекта и т. д., от прогнозирования заболеваний и диагностической помощи в медицинской промышленности до интеллектуального вождения и оптимизации транспортных потоков в сфере транспорта. ; от промышленного производства: от контроля качества и автоматизации процессов в повседневной жизни до умных домов и персонализированных услуг в повседневной жизни, область применения технологии искусственного интеллекта чрезвычайно широка, придавая новый импульс социальному развитию и привнося беспрецедентное удобство и инновации в жизнь людей.
Группа по испытаниям лекарств надеется объединить усилия с соответствующими сторонами в отрасли и продолжит использовать технологию искусственного интеллекта для оказания помощи в разработке инновационных лекарств в моей стране. (Сеть новостей Сяньнин)
