臨床試験サービス市場 트렌드

Market Driver - 분산 임상 시험 모델의 채택 증가

중앙화된 임상 부위를 포함하는 전통적인 임상 시험 모형에는 다양한 환자 인구에 도달하기 위하여 그들의 확장성과 능력에 있는 특정 한계가 있습니다. 이것은 물리적 사이트 대신 가상 환경에 의존하는 분산 임상 시험 모델의 채택을 주도하고있다. Decentralized Trials는 광범위한 지리적 영역에서 참여할 수 있으며 특정 환자 코호트를 모집하는 데 필요한 문제를 해결합니다.

더 많은 약국 및 계약 연구기구 (CROs)는 이제 특정 시험 절차가 실제로 수행되는 하이브리드 모델을 탐구하고 다른 사람이 여전히 발생합니다. 예를 들어, 정보 동의 프로세스 및 일상 안전 평가는 원격으로 telemedicine 도구를 통해 현장에 발생할 수 있습니다. 이것은 환자에게 그들의 위치 및 일정의 관점에서 더 융통성을 제공합니다. 스폰서의 물류 부담을 점화하면서. 또한 농촌 지역 및 발전 시장에서 채용 할 수있는 기회를 엽니 다.

eConsent, eCOA, 모바일 건강 앱, 연결된 장치 및 사내 샘플 수집 키트와 같은 기술을 발전시키기 때문에 완전히 가상이 가능합니다. 하이브리드 및 완전 분산 된 접근법의 기본은 치료 영역에서 장기적으로 지속될 것으로 예상됩니다.

Market Driver - 임상 시험 운영 관리의 Significant Technological Advancements

임상 시험 풍경은 다양한 임상 트레일 관리 시스템 (CTMS) 기능에 익숙한 기술의 급속한 진화로 크게 변화됩니다. 고급 클라우드 기반 플랫폼은 계획 및 예산에서 환자 모집 및 모니터링에 이르기까지 최종 통합 활동을 가능하게합니다. 이것은 작업 흐름을 간소화하고 부서 및 공급업체의 데이터 사일로를 제거하고 있습니다. 인공 지능 (AI) 및 기계 학습 (ML)과 같은 기술 또한 프로토콜 디자인, 사이트 feasibility 평가 및 모니터링과 같은 영역에 적용된다.

Robotic Process Automation (RPA)에 의해 구동되는 자동화 솔루션은 임상 시험 응시자로부터 mundane 관리 작업 및 수동 문서 처리에 대해 수행하고 있습니다. 투명한 약 serialization를 위한 블록체인의 사용 및 결과 archival는 다른 신흥 지역입니다. 다른 손에 고급 분석 플랫폼은 목표에 대한 평가 진행 상황을 예측하여 실시간 결정을 내릴 수 있습니다. genomics, 디지털 바이오 매스 및 분산 된 방법과 같은 분야에서도 전문 기술 솔루션의 개발을 추진하고 있습니다.

수술적 efficiencies의 결과 증가는 임상 연구의 더 높은 볼륨을 구동 할 것으로 예상되고 더 복잡한 시험 디자인은 앞으로 간다. 이 고급 CTMS 플랫폼에 대한 수요를 지속적으로 유지하고 임상 시험 기술 제공 업체의 중요한 새로운 기회를 창출합니다.

Market Challenge - 임상 시험 과정에 대한 높은 자본 요구 사항

임상 시험 서비스 시장이 직면 한 주요 과제 중 하나는 임상 시험 과정과 관련된 높은 자본 요구 사항입니다. 임상시험은 다양한 단계에서 상당한 투자를 필요로 하는 매우 비싼 과정입니다. 임상 시험 현장을 설정하고 환자를 모집하여 평가를 모니터링하고 수집하고 분석하는 대용량의 데이터, 임상 시험 프로세스의 모든 단계는 실질적인 금융 리소스를 요구합니다. 이 강렬한 자본 강도는 제한된 예산을 가진 중소 규모의 제약 회사를위한 장벽 역할을합니다.

임상 시험 비용은 시험의 복잡성 증가, 엄격한 규제 준수 요구 사항 및 운영 비용 증가와 같은 요인으로 인해 년 동안 지속적으로 상승하고있다. 고급 단계 평가에 대한 혈통 금융 의무를 충족하는 것은 큰 제약 회사에서도 immense 금융 변형을 넣을 수 있습니다. 가파른 자본은 따라서 자본에 제약된 접근을 가진 기업 선수의 입장과 한계 연구 및 개발 활동을 제한해서 시장을 위한 상당한 도전을 포위합니다.

시장 기회 - 임상 시험에서 Real-world Evidence에 대한 수요 상승

임상 시험 서비스 시장의 주요 기회는 임상 시험에서 실제 증거 발생에 대한 수요입니다. 전자 건강 기록, 환자 등록 및 주장 데이터베이스에서 파생 된 실제 임상 증거와 기존 무작위 제어 시험 데이터를 보완하는 데 중점을 둡니다. 이 변화는 광대한 포스트 승인 감시를 요구하는 많은 약의 더 긴 처리 주기와 같은 요인에 의해 몰고, 실제적인 연습 조정에 있는 약 성과를 평가하고, 개인화한 의학 접근을 낙관하는 욕망.

실제 증거에 대한 선호도는 실제 데이터 소스 및 고급 분석 기능을 설계하고 더 유연한 및 실용 임상 시험을 수행 할 수있는 임상 시험 서비스에 대한 상당한 수요를 창출하고 있습니다. 임상시험 서비스 제공업체의 lucrative 기회는 실제 데이터 통합, 분석 및 시험 프로토콜 설계에 대한 기능을 개발합니다. 그것은 또한 제약 회사가 비용을 삭감하고 실제 세계 증거 기반 재판을 사용하여 타임 라인을 줄일 수 있습니다. 임상 개발에서 실제 데이터의 성장의 중요성은 따라서 관련 서비스의 증가 된 시장 채택에 대한 immense 잠재력을 제공합니다.