Optimiser l’imagerie dans les essais cliniques pour améliorer la qualité des données et la prise de décision.
L’imagerie est l’un des composants les plus complexes, mais aussi les plus sous‑estimés, des essais cliniques modernes. Bien que les critères d’évaluation basés sur l’imagerie fournissent des informations essentielles pour l’approbation réglementaire et les résultats des patients, de nombreux responsables des Opérations Cliniques rencontrent des difficultés dans la planification, l’exécution et la gestion des prestataires. Sans une stratégie adaptée, ces lacunes peuvent entraîner des retards, des dépassements de budget et une qualité de données compromise.
Ce webinaire propose un cadre pratique pour naviguer dans les nuances de la mise en œuvre d’une stratégie d’imagerie dans les essais cliniques. S’appuyant sur des expériences réelles, la discussion mettra en lumière les pièges courants, depuis la conception du protocole jusqu’à la gestion des sites et la soumission des données, et explorera des stratégies pour anticiper les défis avant qu’ils ne surviennent. Les intervenants discuteront du rôle croissant des technologies émergentes, telles que l’intelligence artificielle (IA) et les modèles de langage de grande taille (LLM), dans les workflows d’imagerie, et de la manière dont elles aident les équipes à optimiser la gestion des données et améliorer l’efficacité des essais.
La session inclut une étude de cas réelle unique, offrant un aperçu de la façon dont les défis liés à l’imagerie ont été résolus avec succès en pratique, et des enseignements que les responsables des Opérations Cliniques peuvent en retirer. À l’issue du webinaire, les participants seront mieux préparés à identifier les difficultés dans leurs stratégies d’imagerie, à appliquer des solutions concrètes et à renforcer la collaboration avec les prestataires de services d’imagerie.
Regardez l’enregistrement de ce webinaire pour obtenir des insights actionnables sur la construction et la stratégie d’imagerie dans les essais cliniques, afin de réduire les risques, limiter les retards et préparer le terrain pour des essais plus intelligents.