易侕云科研平臺提供生命科學領域數據解決方案服務，讓研究更簡單
近幾年，很多行業因為人工智能、大數據、云計算的技術發展發生翻天覆地的變化。事實上，醫療大數據的價值在探索疾病規律、精準醫療、新藥研發、臨床試驗等方面也都有突出表現。臨床試驗的流程從最開始的研究規劃到試驗執行以及最后的統計分析都可以廣泛使用大數據分析。
事實也確實如此，近些年來，隨著醫藥研發經費的不斷攀升，成本控制和效率提升開始成為眾多生物制藥和CRO公司及科研機構關注的熱點。到2013年，全球約有75％的新藥試驗摒棄了傳統的病例報告表（CRF），開始使用電子的病例報告表（eCRF）并用電子數據采集系統（EDC）來收集受試者的電子病例報告表（eCRF）。
病例報告表的收集是開展臨床研究、藥物研究最重要的組成部分之一，同傳統的采集流程相比，使用EDC系統有著許多明顯的優勢：快捷、方便、可靠。
看準這塊市場，斯錄欣（上海）信息科技有限公司立足技術，研發出易侕云科研平臺，讓相關工作人員做起科研更簡單。自2016年產品面世以來，已與300多家醫藥企業達成合作，為2萬多名醫生提供數據相關的服務，2018年的銷售額預計達到1000萬。
易侕云科研平臺讓臨床數據采集步驟減少一半
易侕云科研平臺主要為醫藥企業提供臨床系統云部署、臨床科研培訓、數據管理等相關產品和服務，公司名字斯錄欣也是由英文單詞solution音譯而來。
具體的數據采集和分析由易侕統計分析軟件、易侕EDC系統、易侕CRS系統等產品共同完成，每個產品之間既相互獨立又可互相協同工作。
其中，易侕EDC系統是一款數據采集軟件，系統以科研思維為導向，逆向設計數據庫結構，面向醫生、藥企科研人員提供數據采集服務。在此基礎之上，易侕CRS系統根據藥物臨床研究中的實際需求，制定隨機化方案，并協同藥物開發單位進行盲法設置和易侕EDC系統配合，進行隨機化入組，進行藥物管理。大大減少重復化操作。由易侕EDC系統和易侕CRS系統采集的數據計入數據庫之后，易侕統計分析軟件開始工作。軟件按分析思路設計、自動選擇統計方法，自動編程、自動摘錄統計結果、自動制作圖表。
據悉，傳統臨床科研數據采集需要病人入組、獲得紙質資料、手工錄入數據、篩選初步數據、數據清理、最后結構化數據等六步，而運用了易侕云科研平臺只需病人入組、輸入EDC數據、得到數據三步即可，節約了50％的人工和時間。除了讓采集數據的步驟更簡單，通過該云平臺獲得的數據質量也更高。易侕團隊通過機器學習的方法搭建了易侕AI—智能DM，通過掃描數據分類分布類型、關聯關系、自動識別變量中的可疑數據，保障錄入數據的真實性。
運用了這套云科研平臺，臨床醫生可以花很少的時間，通過手機上的一個app或者電腦上的一個網頁就能簡單、快速地完成數據錄入，自動獲取、得到數據分析結果。
每個醫生都需要一個自己的臨床數據庫
幾年前，武漢某醫院的一位主任醫師做了一項臨床研究，花了兩年時間用excel表格收集臨床數據采集。結果后來分析時發現，這些數據結構有些混亂、部分中文編碼存在問題，導致最后的整個研究結果質量降了一個檔次。這也是很多臨床醫生在做科研時存在的痛點。
易侕云科研平臺聯合創始人趙廣也遇到過類似的問題。“工作中我發現很多醫生想做臨床科研，但大部分醫生在數據采集和分析方面存在很多困擾。所以我們希望研發出一款平臺，能夠幫助醫生很輕松就能完成數據采集和分析，讓他們做科研時更簡便。”趙廣把醫生做臨床科研比作做飯，他認為巧婦難為無米之炊，而易侕云科研平臺則為醫生提供“米”和“炊具”。
易侕團隊相信十年之后，國內每個臨床醫生都需要建立一個自己的數據庫。“中國臨床病人、臨床資料都很多，目前這些資料很難轉化成臨床證據。但是我相信這套云科研平臺可以幫國內的科研人員采集、分析臨床資料，甚至提供科研思路，幫他們在臨床科研上取得很大的提升。”
此外，易侕團隊把專業和技術定位為公司核心，團隊成員大多是來自哈佛大學、波士頓大學、華中科技大學等高校計算機或者流行病統計相關專業的人才。首席技術專家陳常中是哈佛大學醫學院數據分析工程師，在流行病學研究設計與數據分析咨詢領域有25年的經驗，發表了SCI論文近百篇。
為了保證產品質量，產品研發成功之后團隊還另外花半年時間完善細節，科研人員親自調查問卷，反復修改產品。“我們希望以技術為導向，做出真正打動客戶的產品，市場自然就打開了。”公司目前沒有專職的銷售人員，絕大部分的項目都是來自科研工作者的推薦。客戶包括中國疾病預防控制中心、北京安貞醫院、上海長海醫院等知名科研單位。
目前，易侕云科研平臺正在籌備Pre—A輪融資，預計在今年年底完成，資金為800—1000萬，主要用于產品深度開發和市場開拓。
分享
請輸入評論內容...
請輸入評論/評論長度6~500個字
圖片新聞
