Q医疗

VirgoEDC的6大优势

一、云医拍

准确高效的OCR图像识别技术

1、为医学而生的OCR算法

具有自主知识产权的OCR识别引擎组件

算法针对化验单格式以及医学药学数据进行优化，提高识别准确率

识别算法中包含基于人工智能技术的学习训练算法，准确率会随着训练次数的增加而提高

传统OCR：

OCR引擎没有针对行业优化，识别结果千差万别

2、合规的OCR识别流程

符合GCP标准的识别流程

化验单脱敏处理

符合21CFR PART11的电子签名，数据通信过程全部经过加密

传统EDC：

由于化验单包含受试者敏感信息，只能在医院进行录入，并且无法保存原始报告单数据

3、人性化操作

对于倾斜拍摄造成的畸变，系统自动校正

调取手机闪光灯在光线不足时进行补光

脱敏时可使用涂抹式操作，方便高效

传统OCR：

对于有倾角及光线不足的情况，传统OCR引擎识别率低下

4、中心数据核对

拍照后数据传回中心，由中心人员进行后台核对，确保数据准确

支持双人同步核对，提高核对准确度

中心一人可核对多个来源的数据，节省人力成本

传统EDC：

需要现场核对，人力成本高

5、与VirgoEDC无缝接合

与VirgoEDC原生无缝接合，无需调配接口

使用VirgoEDC可直接进行OCR识别

可提供定制化识别接口服务

传统EDC：

不同系统间数据互通需要另外进行接口对接，部署成本高

二、CRC助手

国内独创CRC助手

国内独创CRC与CRA工作辅助类APP

任务提醒、绩效分析、质疑分析、业务培训一站式解决降低CRC、CRA、Leader沟通成本

任务提醒

专为CRC定制的任务提醒机制

明确CRC每天的目标

质疑分析

系统智能搜集高发类型的质疑并进行分析

以统计当前CRC业务中存在的普遍性不足

业务培训

在系统中可以直接根据质疑分析发起针对

CRC的业务培训

绩效分析

系统统计每个CRC的问题解决情况、签到足迹情况

和质疑效率情况，生成绩效分析报表

对接EDC

与VirgoEDC的数据互通，同时可以对接其他

支持的EDC系统

移动端

APP、微信端数据互通，第一时间获取问题信息

三、CRA助手

国内独创CRA助手

CRA一站式培训方案

定制化的培训计划

方便的培训发起、提醒机制

可按CRA职能定制不同的培训

按职能划分的Checklist

人性化的工作提醒功能

直观的图形化报表生成，可作为CRA的绩效参考

四、可视化快速创建e-CRF

1.可视化CRF编辑界面

可视化CRF编辑界面

构建CRF页面采用可拖拽式可视化界面，方便直观

所见即所得CRF样式，打印出来也可直接使用

传统EDC：

采用字段表配置，不直观；只能固定排版，无法自定义

2.基于组件的CRF创建

系统提供全面的CRF组件库及CRF模板库并定期更新，使用模板构建更快捷

用户可自定义组件保存使用，为下次调用创造方便条件

传统EDC：

每张CRF都需要重复配置，效率低下

3.字段编码绑定

系统内建基于CDISC的编码集，可直接绑定到字段，省去后期mapping的步骤

选择编码时候采用多级可选菜单，方便操作

传统EDC：

由于字段没有绑定编码，需要人工手动写入CRF注释，人力成本高且效率低

4.自动注释CRF

对创建的CRF 自动进行注释，系统内建编码及注释功能，可自动导出注释CRF，

基于CDISC的扩展编码库，定期更新，并且支持用户自定义编码

传统EDC：

CRF完成创建之后需要大量时间完成CRF注释，系统中没有自动注释CRF  

的功能，注释CRF是靠人工方法来进行的

五、受试者人工智能筛选模块

国内独创的受试者人工智能筛选模块

基于NLP（自然语义分析）的筛选算法，根据受试者病历描述自动筛选

对接电子病历系统与VirgoEDC，使用方便

传统EDC：

受试者入组需要人工筛选，效率低、成本高

六、微信消息集成平台

Query等消息提醒功能，相关人员第一时间得到通知，通知信息脱敏，只有使

用了电子签名才能查看具体信息

传统EDC：

Query相关信息通知不及时，易漏查