Daten in Biotech und Medtech
F&E- und klinische Daten, Gerätetelemetrie und Real-World-Performance, Qualitätssysteme und regulierte Datenintegrität.
Daten sind das operative Rückgrat von Biotech und Medtech: klinische Studiendatensätze, genomische und molekulare Messwerte, elektronische Patientenakten, Gerätetelemetrie und Meldungen unerwünschter Ereignisse. Dieser Block versetzt Sie in die Lage, sich in der fragmentierten Datenlandschaft der Branche zu bewegen, die Eignung von Datensätzen für regulatorische und kommerzielle Entscheidungen zu beurteilen und Qualitäts- und Governance-Metriken anzuwenden, die einer Prüfung durch FDA, EMA und Benannte Stellen standhalten. Sie lernen, welche Quellen zählen, wie Sie Datenintegrität über Forschungs- und Post-Market-Phasen hinweg benchmarken und wie Datenschutzregime wie HIPAA und GDPR den Umgang mit Patienten- und Gesundheitsdaten prägen. Der Fokus bleibt strikt auf der Datenpraxis, nicht auf allgemeiner Finanzthematik, damit Sie belastbare Branchenkompetenz aufbauen.
Was Sie beherrschen werden
- Die wichtigsten Datenquellen in Biotech und Medtech erfassen und bewerten, darunter klinische, genomische, EHR- und Gerätedaten
- ALCOA+ und weitere Metriken zu Datenintegrität und -qualität auf Studien- und Post-Market-Datensätze anwenden
- Datenschutzkonforme Datenverarbeitung unter HIPAA, GDPR und Branchenregulierung gestalten
- Praktische Daten-Audits und Governance-Checks entlang der Erwartungen von FDA und EMA durchführen
Schlüsselbegriffe
Module
Wendet die zentralen Data-Practices auf klinische Studien, Device-Telemetrie und Quality Analytics in der Branche an.
Behandelt die Datenlandschaft der Branche, Sourcing, Qualitätsmetriken und Messstandards.
Behandelt Regularien für Gesundheitsdaten, De-Identifikation, Consent-Governance und Audits vor der Inspektion.
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