一、企業簡介

石藥控股集團有限公司是一家集創新藥物研發、生產和銷售為一體的國家級創新型企業。躋身2022年度全球制藥企業50強排行榜，國內排名位居Top5,為國內新藥研發龍頭企業。全集團現有資產總額580多億元，員工2.7萬人。在港上市公司（01093.HK）躋身千億市值俱樂部，是恒生指數成份股。2019年，下屬公司新諾威(300765.SZ)成功在創業板掛牌上市，石藥集團實現了“紅籌+A”融資格局新紀元。

目前在冀、晉、魯、蘇、贛、津等省市設有10余個藥品生產基地，產品銷售遍及全球100多個國家和地區，有36個品種單品種銷售過億元。

二、業務背景

縱觀全球各國，醫藥創新不僅可為經濟發展提供長久動力，同時也是解決民生問題的根本要求。新藥代表著制藥工業的科研和生產技術水平，新藥的發展直接影響著防病治病的質量和進程。一種有效的好藥誕生，不僅標志著國家制藥工業的發展水平，而且能根本性地改變某種疾病的治療狀況，造福國家乃至全人類。石藥集團“做好藥，為中國，善報天下人”的企業使命也是源自于此。

研發也是醫藥企業的生命線，國際醫藥巨頭的經驗表明，研發是構建持續增長和核心競爭力的關鍵。在外部監管日益嚴格、市場競爭日趨激烈的環境中，現有藥品的利潤空間不斷下滑，迫使醫藥企業更加重視新藥研發以構建豐富產品群、打造新的重磅藥物。然而，創新藥的研發存在較高的研發失敗風險，醫藥企業既要縮短新藥研究開發的時間，還要控制研發成本、降低風險。

石藥集團作為國內頭部藥企，早已完成從原料到制劑、從普藥到創新藥的徹底蛻變。目前，創新藥的銷售收入已占到集團一半以上，成為集團的中流砥柱。集團投入多達幾十億的研發經費來支持創新藥的研發，臨床試驗是其中關鍵的一環。

當前石藥集團臨床試驗項目數達300多個，年研發投入35億，研發團隊規模超2000人。對于臨床試驗項目的管理，還是以傳統的人工管理方式為主，存在進度管控滯后、信息更新不及時、過程管理不規范等弊端，導致大量人力、物力、財力等研發成本的浪費，投資收益比明顯不如預期。

近年來國內外同行紛紛加大對創新藥研發資源投入，市場競爭日趨激烈。同時，國家又陸續推出“帶量采購”等新醫改政策。在如此大環境下，加快研發速度、提升研發效率和質量、控制研發成本、加速上市搶占市場是集團突出重圍的唯一路徑。

2.1 管理困境

藥物研發是一項高風險、高技術、高投入、長周期和精細化的系統性工程，一款創新藥的研發可能需要數十年的時間，耗資可達數十億美元，臨床試驗是其中重要一環。開展臨床試驗涉及多方合作，如：研究中心、患者、CRO、實驗室等等，管理難度非同一般。如何高效與各方合作，互利共贏，最終促使臨床試驗能夠用最短的時間，最少的資金投入，保證試驗質量，降低各種風險，通過國家藥監局核查、審批、上市是臨床醫藥研發管理層夢寐以求的解決方案。

圖1 藥物研發流程環節及耗時

擺在研發管理層面前的關鍵難題如下：

1)如何從整體層面把控項目進展：

不同的管理職能，對于項目數據的查看維度和分析角度不盡相同。當前是使用Excel逐級填報和匯總的形式，由于統計口徑和要求不一致，一線業務人員（CRA）往往需要同一個信息反復填多遍，才能滿足不同管理部門的匯總和統計需求。

就拿受試者入組這一關鍵步驟來說，部門1和部門2對于受試者的入組計劃的制定標準不一致，部門3和部門4對于受試者實際入組情況的統計標準也不一致，按照這些標準得出的完成進度(實際/計劃)也是不同的。

帶來的后果就是：

(1)CRA填報操作頻繁，工作量重復，數據的準確性無法保證；且CRA耗費大量時間在數據收集和填報上，無法投入足夠的精力在研究中心的核心工作上，反而影響到項目效率。

(2)各管理部門匯總出來的數據是割裂的、分散的，往往只從自己部門角度去分析，無法從整體層面來進行數據聯動或鉆取，多維分析很難實現。

2)如何獲知實時數據，保障臨床試驗穩步推進；

試驗質量與進度均與試驗推進情況強相關。目前入組進度數據通過Excel層層匯總可收集上來，存在一定的延時，并且數據真實性無法保證；同時臨床試驗里程碑數據及質量數據存在嚴重的滯后性，往往某個質量或進度問題已經持續很長時間，領導層卻無法獲知、無法及時干預，等到決策層給出調整方案時，針對的問題已經發酵變質，錯過了最佳整改時間。諸如此類場景多次發生，造成資源的極大浪費。獲取實時數據，亟待解決。

3)如何有效的控制研發項目成本；

藥品研發如同淘金，費時費力費錢，需要精打細算、節約成本，用最少的資源換取最高的獲益。臨床試驗中的物料、人力、資金等資源投入落實到具體項目之上，需要做到最細粒度的拆解，評估其合理性和風險性，并與預算做差異分析，才能夠去評測每一個臨床試驗的投入產出比，并為后期的項目投入提供參考。

綜上所述：開展臨床試驗面臨的核心問題就是如何從質量、進度、財務等方面去把控風險，力爭在保障試驗質量前提下，如何用最快的速度，最少的資金投入，來讓臨床試驗穩步推進產品上市。這也是臨床試驗管理層面臨的關鍵難題的核心。

2.2面臨的挑戰

結合目前事業部困境及臨床試驗行業現狀。要實現上述業務訴求，面臨極大挑戰。主要挑戰分為以下三個層面：

1)數據孤島

主要體現在以下2個層次:

(1)臨床試驗整體數據鏈條涉及眾多的應用系統，如：IRT、EDC、CTMS、PV、eTMF、ePRO等，各應用系統分別服務于臨床試驗的某個環節，自成體系，分別有各自的數據管理要求和統計維度；

(2)隨著臨床試驗項目逐年增多，提供更細化服務的系統供應商也逐漸增多,且應用系統均為SaaS架構，導致試驗相關數據分散存儲于不同系統供應商平臺，無法實現統一的數據管理、調度。

2)價值挖掘

目前，數據僅僅用來撰寫臨床試驗報告，及試驗完成后遞交給國家藥監局審查，偏向于結果類數據。實際上，臨床試驗整個數據鏈條背后隱藏著每一類試驗的關鍵節點、進度、質量、財務是否合理等過程信息，涉及臨床試驗運營的方方面面，商業數據價值目前還是一片藍海。

3)業務賦能

如何把數據用“活”是對數據分析團隊最大的考驗。通過數據分析手段將臨床試驗整個數據鏈條沉淀下來、體系化、標準化，構建業務評價與數據分析指標體系是需要結合業務去探索的技術難題。解決這些難題，才能讓數據流動起來，從而達到提升團隊工作效率，節省投入成本，保障臨床試驗質量的目的。進而加快試驗推進進度，促進臨床試驗精細化運營，真正實現用數據創造財富。

三、解決方案

為了解決相關的業務管理訴求，我們提出了三步走戰略方針目標。

1.構建臨床試驗信息共享平臺；

2.構建臨床試驗運營分析平臺；

3.構建臨床試驗智能決策平臺；

平臺整體架構圖如下：

圖2 臨床數據化管理平臺架構

1)信息共享平臺

信息共享平臺，旨在解決數據匯聚及標準化的問題，盡可能整合臨床試驗整個數據鏈條。我們搭建了數據倉庫，通過簡道云、集成接口對接等手段，將分散在各應用系統里的數據，匯聚到數據倉庫里，再結合實際業務邏輯及數據治理等手段，實現數據的統一化、標準化、體系化。在此基礎上，構建業務評價指標體系，使用FR/BI對信息按層次，分類別整理匯總，使得不同用戶依據相應權限能夠實時獲取相關數據服務。

(1)梳理各應用系統，制定數據回流方案。

(2)對于無法回流數據，使用簡道云搭建相關應用。

(3)實施數據治理，創建數據倉庫架構模型。

(4)使用FR/BI開發相關數據報表，集成企業微信，實現數據獲取、匯聚、集成、治理、查看一站式服務，且能夠自動推送相關數據報表。

圖3 信息共享平臺搭建流程

圖4 數據倉庫部分架構

2)運營分析平臺

運營分析平臺，旨在解放一線業務人員的Excel式數據收集匯總的問題。借助數據倉庫，建立起業務評價指標體系，并使用BI構建相應的主題式數據分析模型，依據數據使用需求分層，分別為高層、中層、基層的使用者提供數據服務：

(1)高層：集團CEO/副總裁通過駕駛艙從集團整體層面把握試驗涉及的人、財、物、進度等各方面的執行情況，以明確執行情況與企業戰略保持一致；

(2)中層：臨床試驗各級負責人借助儀表板，可實時掌控臨床試驗進展數據，借助上卷下鉆、數據聯動等功能，能夠多角度分析問題；

(3)基層：一線業務人員能夠使用數據，借助BI自助式分析，進行自主分析、探索，將更多的精力放在發現問題，落地策略，優化現有業務上。

通過以上舉措，逐步形成人人用數據，人人懂數據的數據生態圈。

(1)構建評價指標體系

(2)選擇切合的數據分析模型

(3)構建數據BI看板體系

(4)培養自助分析核心用戶

(5)營造數據分析文化

(6)打造和諧數據生態

圖5 運營分析平臺搭建流程

圖6 業務指標體系分類

3)智能決策平臺

目前處于探索階段，規劃實現后的功能如下：

(1)各應用系統數據回流數據倉庫之后，依據相關業務邏輯，設計算法，推算出相關模型的風險因子，通過簡道云/BI的數據展示，集成企業微信，自動觸發相關消息或流程，推送給相關負責人。

(2)各負責人接收到相關風險因子后，及時討論解決方案，快速落地相關策略，通過最新回流數據驗證策略效果，從而實現智能循環。

(3)通過各種模型(項目風險評測模型/財務健康度評測模型/人員績效評測模型等)，結合行業經驗，構建智能決策平臺。

為保障整體方針目標落地，團隊內部引入了敏捷開發方法論。結合團隊的實際情況，分工圖示如下：

圖7 內部敏捷開發流程

四、業務/管理應用場景

4.1 場景一：流程收集快速準確，信息共享便捷高效

業務痛點：

1)目前臨床試驗基礎信息、計劃與實際達成信息等，通過登錄多個應用系統查詢并導出原始數據，然后使用Excel逐級填報和匯總的形式，由于統計口徑和要求不一致，一線業務人員（CRA）往往需要同一個信息反復填報多次，才能滿足不同的管理部門的匯總和統計需求；而且由于匯總頻次高，部分CRA存在更新不及時的情況，導致數據不準確；管理層拿到不同統計口徑的匯總數，無法做出準確的判斷和分析。以上問題綜合起來，導致事業部上下都在要數據、又都在反饋數據不準。可以說怨聲載道，數據收集形同虛設。

2)針對臨床試驗運營年度計劃動態調整的需求：目前實行的手動調整策略是由各項目PM通過Excel分別上報，管理部匯總之后，提交給各級領導審批，PM的調整記錄無法追蹤，各領導的審批過程也無法留痕。動態調整的目的是使用集成業務邏輯的算法，隨著實際入組情況自動做出調整，PM的單個項目計劃調整及審批也能夠留痕、追蹤。現有情況下依靠Excel無法實現上述需求。

解決過程：

1)對現有的臨床試驗數據信息進行了重新梳理，標準化、規范化各字段取值；將現有通用型數據劃分為產品信息、試驗信息、中心信息、相關負責人信息等主數據；其他業務強相關數據劃分為里程碑信息、年度方針計劃動態調整、實際達成實時上報、試驗交接、試驗監查、試驗稽查等模塊。

2)使用簡道云針對上述模塊創建了相關流程表單和普通表單，同時將數據倉庫與簡道云通過數據接口互通，實現簡道云的數據直接匯聚到數據倉庫。

3)通過數據匯聚解決方案將各應用系統數據及簡道云數據通過API數據接口匯聚到本地數據倉庫。在數據倉庫做好數據加工后，選擇相關的數據集市，使用FR/BI進行數據可視化呈現。同時將數據倉庫的部分數據回流到簡道云的普通表單，作為基礎數據，智能觸發相關流程的自動發起。

圖8 流程式數據收集及回流方案

應用價值：

1)數據僅需錄入一次，可在多處重復利用，數據重復使用率提升了20倍，實現了臨床試驗信息的共享；

2)簡道云的數據聯動/數據關聯等智能組件，使手動錄入數據工作量降至之前的1/4，大大提升數據采集效率；

3)實現數據口徑統一管控，降低部門之間因數據是否準確造成的溝通成本，溝通時間降至原來的5%；

4)實現簡道云——數據倉庫——FR/BI(數據應用)的數據自動化流轉，人工整理數據的誤差降至1%以下，保證了數據的準確性。

5)實現了數據實時錄入、實時查看、實時分析，數據利用效率提升了80%以上。

4.2 場景二：基于簡道云的EDC系統建設探索

業務痛點：

EDC作為臨床試驗電子數據采集系統，是開展臨床試驗項目必須使用的電子系統，其功能強大，模塊眾多。但是存在如下2點弊端：

1)搭建臨床試驗數據生產環境耗時也相應較長。臨床試驗的方案設計有繁有簡，EDC建庫團隊的人力資源卻很有限。且在實際的試驗過程中，往往會存在因為方案多次變更而反復修改數據庫的情況，耗費很多的時間和人力。

2)EDC系統的服務商往往是如Medidata等覆蓋全球的global vendor，服務合同動輒幾千萬，且對于已購買資源的使用情況有嚴苛的要求和管理制度，并不隨方案設計復雜度而靈活變動，實際使用過程中，會存在部分資源浪費。

基于以上2點，如何利用有限的人力資源和系統資源，在盡可能短的時間內，根據方案設計的復雜程度快速、高效、保質搭建數據采集生產環境顯得尤為重要。

解決過程：

1)針對方案設計較為簡單的臨床試驗進行整體梳理、歸類；提取出共性的eCRF標準化表單，對字段、表單、邏輯分別整理成標準模板。

2)依照整理出來的標準模板，基于簡道云搭建簡版的EDC環境(標準版本)；

3)針對方案設計中比重較小的個性化的需求，再依照單個臨床試驗項目需求去單獨設計。

應用價值：

1)使用簡道云搭建的簡版EDC環境的標準版本涵蓋了85%以上的功能，且只需搭建1次。后續使用時，直接復制應用，在標準應用模板基礎上修改或增刪一些個性需求；平均構建EDC時間降至原來的1/5，大大提升了應對方案設計簡單的臨床試驗EDC搭建工作的效率。

2)節省工時，同時優化了人力資源配置，使得相關同事有更多時間去梳理、完善標準eCRF，進一步搭建不同適應癥的標準版本，使得標準eCRF迭代升級的周期降至原來的1/4。

3)作為現有EDC系統的一種補充，同時也節省了等價于現有EDC上的費用支出300多萬元。

綜述，針對于方案設計復雜的臨床試驗，需要借助專業的EDC去構建數據生產環境；對于方案設計相對簡單的臨床試驗，選擇基于簡道云快速搭建生產環境。相比EDC系統的厚重和復雜，簡道云更加輕量便捷。在實際的項目實施過程中，可依據方案設計的簡繁情況選擇輕重，在滿足業務規范的要求下實現最優的資源配置:執行高效、節省人力、節省開支。

4.3 場景三：可視化助力運營分析，多快好省多維掌控

BI系統上線之前，臨床試驗運營數據主要由各業務部門從不同的業務系統導出進行人工統計，書寫匯報PPT，在領導層會議上進行匯報。這種人工統計的方式存在諸多痛點問題：

1)取數困難；

由于臨床試驗環節的業務數據分散在多個應用系統里，故需要逐一登錄多個系統，手工導出數據，然后再手工匯總、核對，嚴重占用了一線業務人員的工作時間。

2)展示效果差，不能全方位分析；

分析業務問題需借助過程指標拆解及多維度拆解，多視角去驗證問題的真偽。因Excel數據無法實現數據聯動、上卷下鉆等功能，且匯報中多以匯總數據表呈現，故無法明顯發現問題，也無法定位到相應明細數據做問題追溯，無法從多角度去驗證問題的準確性。

如要分析入組達成情況，之前只是按月度統計各研究中心的實際入組與計劃入組數據；引入BI看板之后，能夠從試驗、年度、月度、大區、省份、研究中心共6個維度去多視角分析，查詢方案可達63種；能夠快速發現問題(高維)、原因定位(低維)、落地策略(明細數據)、反饋效果，檢測問題是否已解決(高維)。

3)數據嚴重滯后；

領導要數據，從上到下逐級傳達數據需求；一線業務人員收到需求后，導出數據，再從下到上逐級匯總，給到領導的時候，往往已經過去了一周。

4)統計口徑不統一，準確性待考證；

同一指標，不同部門統計口徑不同。致使匯報會中，出現同一指標不同部門數據不一致的尷尬局面；另一方面，因數據匯總均為人工操作，不可避免出現統計失誤。

5)數據造假，不能杜絕；

因數據是從各應用系統手動導出，再逐級匯總。整個流程都是手工操作。為了達成績效，很難保證數據不被肆意篡改。

解決過程：

為解決以上痛點問題，我們計劃打造一個以整合臨床試驗整體數據鏈條為目標，展示整個研發事業部產生的數據價值，以臨床試驗運營效果的變化為依據，實時反映臨床試驗運營狀況的運營分析平臺(注，截圖僅截取了相關看板的部分圖標，并非完整看板)。

1)臨床試驗評測視角；

儀表板以某個產品為基點，探索產品內各試驗在進度、質量、財務層面的風險。看板包含了KPI指標及相關視角的分析模塊，使用了多種數據分析模型，涉及到的核心業務指標包含：入組率、脫落率、入組進度、達成率等等。

2)臨床試驗質量(監查/稽查)視角；

儀表板以試驗監查問題為主題，包含了試驗監查需要的KPI指標，及從年度/季度/月度等維度去查看稽查問題數。借助餅狀圖將稽查問題的狀態類別與問題開放時長給出直觀的統計。

儀表板以試驗稽查為主題。包含試驗稽查涉及的KPI指標；稽查全年各月份工作量及質量；稽查類別統計及占比；稽查問題嚴重程度統計及占比；各類稽查的稽查平均耗時統計；延誤時長與整改時長的關系探究；延誤原因詞云圖展示等。

3)年度計劃動態調整視角；

儀表板以臨床試驗年初運營年度計劃為依據，統計各試驗各月份入組情況，將實際入組與年度計劃比對，通過集成相關調整規則及算法，每月月初對年度計劃中的后續月度計劃做動態調整，從而達到對年度計劃的精準、動態調整。年度計劃的達成率更加貼合實際。

4)入組漏斗分析視角；

儀表板以受試者入組過程為主題，包含了相關KPI指標；相關篩選維度(涉及產品維度、時間維度、地理緯度等)；兩個漏斗圖(左圖，是整體漏斗圖，右圖伴隨篩選條件變化而產生數據聯動)，能夠實時獲取各產品、各試驗等的入組率/脫落率。

5)入組達成視角；

儀表板以入組達成情況為主題，從試驗、年度、月度、大區、省份、中心共6個分析維度匯總入組達成情況，共63種查詢方案。借助數據聯動及上卷下鉆功能多視角分析。根據當前的入組進度，進行相關策略的調整，助力項目運營。

6)入組速率視角

儀表板以入組速率為主題，從試驗、中心兩個層次去分析入組速率，通過上卷下鉆、數據聯動，去分析哪些試驗入組速率高/低，原因是啥？是因為中心選擇還是與受試者人群分布有關，還是其他相關因素。然后復盤、匯總，應用于當下及后續試驗，都能起到良好的風險把控。

7)脫落分析視角

儀表板以脫落為主題，從研究中心出發，研究某產品某試驗脫落情況，包含受試者參與時長、脫落速率、脫落原因等信息。從生物統計視角分析脫落原因，然后落地相關措施，防止繼續脫落，也可應用于其它相同適應癥臨床試驗。

8)財務分析視角

儀表板以醫院合同財務分析為主題，從試驗分期、試驗、研究中心3個層級展示了醫院合同財務花費的構成(總金額/已支付金額/已支付比例)；同時展示了每例受試者合同價格與當前實際價格的對比(中心層面)。以判斷當前某試驗某中心的入組進度，進而判斷該研究中心所對應的合同是否存在資金占用(當前價格遠大于合同單價)，進而判斷公司的相關資金的利用率。

9)移動端應用

根據領導需求，定制化移動端儀表板，使用FR開發了移動端，并集成到企業微信，定時發送相關圖表。領導開會可直接使用PC端瀏覽大屏，不在辦公室則能通過移動端(手機/平板)隨時查看相關報表，查看數據不在受地域限制。

應用價值：

臨床試驗運營分析平臺通過直觀易懂的圖表，多維度、多視角分析經營數據，層層鉆取，深度挖掘數據價值，為管理層提供高效可靠的決策依據與數據支撐。相較于傳統的匯報方式，運營分析平臺通過數據自動化匯總，提高數據統計效率80%。優化業務流程，減少了60%以上的重復性工作。業務人員從數據統計中得以解放，回歸到本職工作當中，企業效率提升30%。

通過對臨床試驗運營各環節監控，領導可實時掌握運營情況，及時做好優化資源分配、計劃調整等，提升運營效率50%以上。同時對于臨床試驗運營實時監控，可以最大程度規避臨床試驗中存在的質量、進度、財務等風險因子。

五、總結與展望

5.1 價值分析

1)借助簡道云，手動錄入數據工作量降至之前的1/4，平均構建EDC時間降至原來的1/5，標準eCRF迭代升級的周期降至原來的1/4，作為現有EDC系統的一種補充，同時節省了EDC費用300多萬元；

2)通過數據匯聚、構建數據倉庫、數據治理，因數據準確與否的溝通時間降至原來的5%，人工整理數據的誤差降至1%以下，數據利用效率提升80%以上，數據重復使用率提升20倍，減少了60%以上的重復性工作。

3)利用Fine BI及FR展示數據、突出問題，在業務層面做出如下成果：

(1)在中心篩選方面提供數據依據，精準選擇最佳研究中心，整體時效縮短15%；

(2)針對各類研究中心，原因定位迅速，落地相關策略后，使得入組率提升近20個百分點、脫落率降低5個百分點；

(3)針對入組達成，原因定位精準，落地相關策略到位，整體達成率相比之前提升了近10個百分點；

(4)質量稽查方面，可迅速定位主要問題，整改目的性較強，進而推至其他研究中心，后續稽查工作量有望降低30%；

(5)財務風險方面，可從試驗、中心、合同，逐級定位，迅速查找風險點，落地規避措施，粗略統計，規避風險金額可達數百萬元。

整體上講，提升臨床試驗運營效率50%以上。

5.2 CIO/項目負責人點評

近年來，石藥集團創新藥臨床試驗項目逐年增多，資金投入逐年加大，傳統人工管理方式在進度管控、信息更新、過程管理等方面存在諸多弊端。

事業部成立數據BI團隊，以整合臨床試驗完整數據鏈條為基礎，打破臨床試驗各應用系統的數據壁壘，結構化、流程化、成體系的將臨床試驗相關數據沉淀下來，制定數據標準，借助數據倉庫，構建臨床試驗信息共享平臺、運營分析平臺等，服務于臨床試驗運營的方方面面，以發揮臨床試驗數據巨大的商業價值。

目前已經分別使用簡道云與BI解決不同場景問題，后續會嘗試將兩個產品融會貫通，借助數據倉庫，使得簡道云與BI數據相互流通，相互優化。最終實現：數據獲取、數據匯聚、數據治理、數據倉庫、BI展示、問題發現、方案落地、新數據回流，組成一個循環，構建臨床試驗智能決策平臺。成為石藥集團實現“管控數字化、決策智慧化、服務平臺化”戰略規劃的重要支撐。

5.3 成果與愿景

1)服務于石藥集團

我們不是專業IT開發團隊，而是專注于業務的數據分析人員。旨在立足業務的層面去深入思考、挖掘業務痛點，借助Fine BI強大的數據自助式分析、FR的極佳展示效果、簡道云的零代碼開發優勢，去構建貼合業務痛點的解決方案。通過落實“三步走戰略規劃”，構建臨床試驗智能決策平臺，以滿足臨床試驗管理層對質量、進度、財務的精準把控要求，規避風險，強化管理，讓數據說話，為集團降本增效。

2)引領醫藥行業數字化創新

臨床試驗成功與否，很大程度上決定著該藥品能否順利上市、回收研發成本、創造經濟效益、造福人類。在這一重要領域，針對臨床試驗全流程，實施數字化轉型，實現數據驅動管理，提高研發的投資回報率，可謂是箭在弦上不得不發。石藥集團作為全球醫藥行業Top50，成功構建了臨床試驗智能決策平臺，在探索臨床試驗數字化轉型道路上走在了前列。希望能夠借此平臺引領醫藥行業，在對臨床試驗的質量、進度、財務精準管理層面，樹立標桿效應，做出表率，吸引更多的醫藥企業投身到臨床試驗的數字化變革，推動醫藥行業的進一步發展。

3)貢獻于國家

“做好藥，為中國，善報天下人”，是每一名石藥人的使命。國家陸續推出“帶量采購”等相關政策，旨在實施騰籠換鳥。這也意味著：仿制藥的高毛利時代結束，仿制藥的相關企業集中度提升，創新藥崛起。在未來5-10年，隨著仿制藥一致性評價的完畢，帶量采購的全國推行，中國仿制藥支出也會逐步降下來，創新藥的比例會逐步上升。作為國內醫藥行業Top5，石藥集團持續研發創新藥，是順應國情、順應時代的舉措。集團大力支持構建臨床試驗智能決策平臺，致力于臨床試驗數字驅動改革，旨在降低研發成本，提高研發效率，從而為國家、為老百姓提供低價優質的好藥，讓醫藥創新能夠普惠萬家。

集團借助帆軟的產品(BI、FR、簡道云)，開始了基于臨床試驗的商業智能平臺探索之路。憑借我們團隊對業務的精準把控，已經踏出了一個良好的開端；我們將戒驕戒躁、開拓創新、砥礪前行，逐步推進臨床試驗管理由人工決策向智能決策的轉變。

也期盼著有更多的國內醫藥企業加入我們，共同推進臨床試驗的數字化轉型之路，為民做好藥，創造社會價值，為國民身體健康做出應有的貢獻。