入组与招募
按研究、国家和中心查看已筛选、已随机化和在组受试者相对于计划的进度，以及筛选失败率、脱落率及其原因。
挑战
试验数据采集得一丝不苟——报告却要靠手工完成。
一项进行中的试验会在 EDC、CTMS、中心实验室文件、安全性数据库和研究中心的电子表格中产生数据。医学监查员、申办方、指导委员会和投资方各自需要不同的报告，于是研究团队每个周期都要花上数天，对同一批数据反复导出、清洗和重新排版。等到某个进展缓慢的中心或不断攀升的筛选失败率显现出来时，数周的入组时间已经白白流失。
TURBOARD 一次性连接这些数据源，并以同一方式计算每项研究的入组、访视依从性、不良事件和数据质量。每位相关方看到的仪表板都仅限于其有权查看的研究和中心，周期性报告则自动分发。研究团队得以审阅数据，而不是忙于拼凑数据。
500K+业务用户正在使用 TURBOARD
始于 2004 年深耕企业级 BI 工程，创立于芝加哥
云端或本地部署支持完全本地部署，AI 一并部署
已获专利BI 技术，包括一项已授权的美国专利
您可以做什么
基于同一受治理模型的研究分析
中心绩效
各中心的入组速度、访视依从性和未关闭的数据质疑并列对比，让表现欠佳的中心尽早显现。
安全性概览
按严重程度、是否严重、状态、研究组和剂量查看不良事件，可从研究组合层面下钻到单个受试者。
访视与检验结果
各试验阶段的访视次数与日期、按研究组和性别划分的检验值，以及量表评分结局的离群值分析。
研究组合视图
所有研究的状态、里程碑、入组和安全性尽在一屏，为继续、调整或终止的决策提供支撑。
试验格局
按治疗领域、分期、申办方和结局分析公开的试验注册数据，为方案设计和竞争态势研判提供依据。
挑战与解决方案
试验报告的常见卡点——以及 TURBOARD 如何应对
?手工、重复的报告
面向监查员、申办方和各委员会的报告，每个周期都要在电子表格中重新制作。
✓定时且口径一致的报告
仪表板随数据同步刷新，定时报告以 PDF、Excel 或 PowerPoint 格式发送给每位相关方。
?工具各自为政
EDC、CTMS、检验和安全性系统各掌握一部分信息，没有人能看到研究全貌。
✓一个互联的模型
数据源通过研究、中心和受试者等共享维度关联，每项指标都以同一方式计算。
?各方需要不同的视图
申办方、CRO 团队和研究中心只能看到各自的研究和受试者，报告版本因此成倍增加。
✓行级权限
一个仪表板服务所有人；每位用户和每份定时报告都只包含其有权查看的数据。
?问题发现太晚
招募缓慢、访视缺失或不良事件增多，要到下一份定期报告中才会显现。
✓让阈值清晰可见
数据一刷新，条件格式即标出越过限值的中心和指标。
JAS · Just Ask Simply
用自然语言询问研究情况
JAS 是内置于 TURBOARD 的 AI 助手，她与您的仪表板使用同一个受治理的研究模型作答。她会找到相关报表或编写查询，生成图表，并解释发生了哪些变化。借助 JAS Explain 和角色设置，医学监查员和申办方高管基于完全相同的数字，各自获得契合其岗位的解读。
深入了解 JAS 的能力 →JJAS您可以这样提问
- 本月哪些中心距离入组目标差距最大？
- 按国家和主要原因显示 204 号研究的筛选失败率。
- 列出上季度按研究组和剂量水平划分的严重不良事件。
- 对比我们各项肿瘤研究的访视依从性与去年同期的情况。