Medidata NEXT 2019 China

敬请期待

时间	会议内容
9:00-9:30	注册签到 & 展览
9:30-9:40	开幕致辞徐晖 Medidata Solutions中国区总经理
9:40-10:20	统一平台驱动数字化转型, 迎接精准医疗时代 Jackie Kent Medidata Solutions高级副总裁及全球产品总监
10:20-10:50	我国药品研发的黄金时代邹建军博士江苏恒瑞医药股份有限公司副总经理，首席医学官
10:50-11:20	临床期间安全性数据报告及监管裴小静药品审评中心临床试验管理处，副研究员
11:20-12:00	精准医疗时代的新引擎 — 数据分析与人工智能 Tom Doyle VP, Data Science, Medidata Solutions
12:00-13:30	社交午餐 & 展览
	统一核心平台	现代化临床试验	实践操作与演示课程
13:30-14:00	新一代Rave EDC介绍季川 Medidata中国区高级解决方案顾问杨炜宏 Medidata中国区实施顾问经理	连接 - 让机构的数据动起来! 李树婷临床研究促进公益基金秘书长	新一代Rave EDC实践操作 (13:30 - 14:15) 汪江 Medidata中国区高级解决方案顾问依宁 Medidata中国区高级解决方案顾问
14:00-14:30	临床试验适应性设计的原则魏朝晖泰格医药首席统计专家	优化临床试验 — 采用Rave eCOA/ePRO的新方式刘洋 Medidata产品管理经理（Rave eCOA & Mobile Health）	Rave Architect建库实践操作（14:15-15:00）王亚曦 Medidata中国区实施顾问
14:30-15:00	运用统一的Rave CTMS平台应对日益复杂的临床试验 Michelle Stump-Kerry Medidata产品管理高级总监（Rave CTMS & RBM)	申办方数据管理团队搭建思路分享赵磊信达生物制药临床研究部数据管理执行总监	Rave Architect建库实践操作（14:15-15:00）王亚曦 Medidata中国区实施顾问
15:00-15:30	茶歇 & 展览
15:30-16:00	临床试验运营中的挑战与数字化布局陈蕊百济神州临床运营副总监	The Medidata Data Fabric and MEDS, Going beyond form-based data capture for better treatments Tom Doyle VP, Data Science, Medidata Solutions	Rave eCOA和eConsent系统实践操作（15:30-16:30) 何洁如 Medidata中国区高级解决方案顾问
16:00-16:30	The Medidata Data Fabric and MEDS, Going beyond form-based data capture for better treatments Tom Doyle VP, Data Science, Medidata Solutions	超越承诺，实现价值：基于风险的监控郑大伟 Medidata中国区实施顾问
16:30-16:50	幸运抽奖及闭幕

同声传译

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Medidata NEXT 2019 中国区会务组

TEL+86 21 22310422

MAILnextshanghai2019@gpjevent.com

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张虹
QuintilesIMS高级医学总监

张虹博士是QuintilesIMS高级医学总监，大中华区（包括香港和台湾）首席医学官，领导昆泰艾美仕大中华区的整体战略成长和医学服务。 20多年来在中国和美国药品和医疗器械领域，从产品研发到上市的生命周期管理方面积累了丰富的经验。她在昆泰的10年中先后创立和领导了多个部门如：医学部门，临床试验可行性部门，临床试验选点部门和临床中心管理服务部门，以及卓越临床研究中心；在她的倡导下，昆泰与国内顶尖的医院建立了长期的战略伙伴关系。她领导卓越临床研究中心，为国内、外药厂提供临床试验策略和方案设计指导，帮助本土和全球制药公司的产品在中国研发和上市。她领导医学事务团队与十几家跨国公司合作，提供灵活的医学资源，以确保其合作伙伴的成功。她曾担任中国临床肿瘤学会 (CSCO) 临床研究和药物安全委员会委员. 张虹博士毕业于上海交通大学医学院并在英国卡的夫商学院获得工商管理学硕士（MBA）。她曾在临床呼吸内科工作。1995年起她分别在医疗器械公司日本泰尔茂和美国史赛克公司工作了6年。之后在美国印第安纳州大学医学中心工作了3年,于2006年回国。先后在Parexel和QuintileIMS从事临床研发。

创新解决方案

测量，管理和提高操作性能：数据驱动的方法来诊断性能，提高可行性和预测研究中心

当前全球倡议和公众意识正引导数字数据峰涌发展，越来越多的关注放在如何提炼大量信息和建立智能解决方案。电子数据采集系统平台成为这个数据生态系统不可或缺的一部分，而对各种数据进行预测分析会给我们对于疾病和治疗反应的认知带来革命。

在本专题中，我们将着重讨论通过统计预测方法来基准化分析和选择适合的临床研究中心，从而优化临床试验。负责招募参加临床试验的受试者的研究中心是任何临床试验的重要组成部分，投入大量人力物力来为研究中心招募适合的临床试验受试者。然而即使投入如此之大，我们仍然发现30－40%的研究中心招不到到任何受试者, 而有些招募率高的研究中心在研究早期不能尽快启动试验。我们将阐述如何使用高级预测模型对电子数据采集系统收集的运行数据进行分析从而减轻上述困难。

预测模型不仅能够让临床试验申办方选择适合的研究中心和预测可能出现的招募延误，还能够帮助解答临床研究一开始就面临的最基本问题，那就是，要用多长时间才能招到全部所需的受试者。而我们能否缩短这个时间？我们将为您展示预测模型是如何通过减少低招募率研究中心和实时防止招募延迟来提高试验运行效率的。