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專案進度管理
成為加速新藥上市關鍵

針對醫療器材開發、新藥研發、臨床前/臨床試驗階段,跨部門或者像CDMO及CRO委外研發複雜且環環相扣的專案管理,解決跨部門資訊斷鍊,研發人力無法即時調配,研發經驗無法傳遞的難題。
METIS讓專案管控能更加直覺、自動、數據化及結構化

醫藥研發專案管理
面對的瓶頸

專案時程有辦法
再縮短嗎?

專案不透明,如何降低
預算與超支風險?

我還有足夠資源
啟動新的專案嗎?

研發專案的經驗
如何快速重複利用?

讓各種複雜專案管理
更加輕鬆有效率


串聯既
有系統

METIS專案進度管理能與現有應用勾稽串接,即時更新專案版本及交付物與文件連鏈接管理

任務卡
介面

透過直觀的任務卡協同執行者工作,管理者及專案PM能批量管控專案各個事項的完成度

簡易
報工

研究員報工更簡便,報工同時回饋研發與專案各階段進度,讓所有相關人員掌握專案現況

量化數
據指標

清晰的量化數據衡量基礎研究進程,自動化專案風險預警及專案後檢討

各項檢
核點

透過任務卡,將臨床試驗中各項指標性里程碑及一般行政工作,設定檢核點


改善醫療器材與
新藥研發管理

改善醫療器材與
新藥研發管理

不再因為採用Excel或其他管理工具派工不即時而拖累專案進度,解決跨公司或跨單位資訊斷層,專案進度即時透明、提升資源運用效率、成效更容易量化。

CDMO/CRO
專案管理

CDMO/CRO
專案管理

委外新藥研發製造及委外臨床試驗中,需要即時掌握專案進度,包含:主要進度控制、簡易進度回報、臨床試驗者招募狀況、風險管控等,是縮短新藥上市時程的關鍵。

鼎新 METIS平台
獲得德國紅點設計獎

METIS 醫藥智慧專案管理

數智驅動 主動派工

根據母專案的預計週期提供子專案的建議執行期限及預警提醒

  1. 透過模板快速建立專案
  2. 主動通知專案執行人員
  3. 專案架構即時調整

專案彈性拆解重組

根據需求彈性調整專案架構

  1. 既有專案模板新增
  2. 專案任務拆分
  3. 專案任務重組
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母子專案進度追蹤

透過行動裝置(如手機)於任務卡及時報工;或者由系統計算里程完成率,自動產出多維度可視圖表,以利專案資源調整

  1. 各專案完工比率
  2. 提前提醒及逾期警告的訊息推播
  3. 進度逾期應變機制

工時紀錄追蹤

當任務卡完成即時報工,可將報工資料自動回寫至ERP(如回寫製令);同時也可從ERP自動反饋完工率(如入庫完工率)

  1. 確保專案進度如期進行
  2. 設置里程碑確認專案完工百分比
  3. 提供交付物位址記錄欄位,報工時可提供交付物連結
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結案分析

結案前、後可根據里程碑及各項數據評估專案綜合績效,檢討後再結案

  1. 合約用料資源分析
  2. 異常次數分析
  3. 專案時程分析

專案進度總覽

讓管理人員能透過可視化看板及報表即時掌握專案現況

  1. 多維度報表滿足專案成員需求
  2. 主動通知專案成員
  3. 快速掌握風險推進瓶頸
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臨床受試者資訊串接

受試者資訊保持透明化,可透過系統自動或人工更新,讓專案資訊透明

  1. 避免臨床階段影響取證
  2. 快速匯入受試者資料,自動產出進度追蹤表
  3. 掌握受試者招募及各項資訊
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藥品取證進度與預警

讓藥品取證任務連動所有專案成員,避免人員疏忽延誤導致取證進度延後 根據執行人員回饋取證進度,管理人員即時核准或提供審核意見

  1. 取證任務預警
  2. 送件流程提示
  3. 變更送審時間及費用
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視覺化
專案管理

將專案完成率以量化數值呈現,並透過視覺化圖示,清晰呈現案況

將專案完成率以量化數值呈現,並透過視覺化圖示,清晰呈現案況

目標清晰
有結構

專案任務卡根據實務需求設定後,由系統自動化配發,當責人可清晰任務要項與里程碑,快速上手

專案任務卡根據實務需求設定後,由系統自動化配發,當責人可清晰任務要項與里程碑,快速上手

提升
團隊協作

不同部門、負責人可以同時進行一份專案的不同面向,並查看母子專案完成率,深化協同作業

不同部門、負責人可以同時進行一份專案的不同面向,並查看母子專案完成率,深化協同作業

專案管理
更快上手

透過任務卡指派任務,輕鬆掌握任務當責人需要處理的事項,無論有無專案管控經驗的使用者都能快速上手

透過任務卡指派任務,輕鬆掌握任務當責人需要處理的事項,無論有無專案管控經驗的使用者都能快速上手

METIS為生技醫藥業賦能

基因數據比對透過實驗室人員執行,需要觀察超過300筆以上數據才能產出一份基因報告。
現在透過客製化AI模型 數據計算,產出一份檢測報告的時間能夠大幅下降,協助醫藥在基因研究與新藥開發有大幅度的進展。

基因探索應用

在精準醫療領域協助客戶探索基因與疾病發生的關係機率,提升基因探詢的效率,並促進未來新藥研究發展

輔助新藥開發

傳統新藥研發,需要歷經臨床試驗,觀察化合物的有效性,需要耗費的大量時間與高昂經費,Google與IBM透過AI預測模型,大幅縮短研發前期的篩選階段

METIS基因探索AI平台架構

胚胎
資料上傳

數據比對
結果產出

AI新藥研發相關趨勢

新創獨角獸:生物技術與製藥軟體發公司Recursion與NVIDIA合作並獲得5,000萬美元投資,加速人工智慧藥物發現領域突破性基礎模型

Source: 路透社, Recursion官方網站
2023.7.12

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Insilico Medicine(英科智能)利用AI驅動,分析並確定乳癌和婦科癌症有前景的新標靶藥物

Source: News Medical Life Science,
Insilico Medicine 2024.1.19

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