EnglishDRE平台使用人工智能(AI)和自然语言处理(NLP)技术搜索和索引超过三千万条参考医疗医学数据，数据来源包括PubMed，试验注册数据库，药物标签数据库，新闻报道等。快速制定全面的搜索策略，利用自动化术语索引来查看分析最重要的患者特征，干预措施，和结果测量。通过交互式数据可视化深入分析医疗医学证据库，检索关键意见领袖(KOLs)探索他们的合作，以获得更有效的合作和竞争情报。
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新药研发：
- 系统和专业文献综述评估
- 研发和引进产品全球专业经济和竞争评估
- 专业领域KOL确认和分析
- 实时监控感兴趣产品技术的新文献和数据
临床医生：
- 系统和专业文献综述评估
- 科学论文墙报文摘手稿写作编辑和提交
- 临床计划分析和可行性研究
投融资机构：
- 拟投资公司产品全球专业经济和竞争评估
- 中立的专业尽职调查和国际KOL专家意见
DRE平台独家签约处理ASCO和ASH会议摘要和数据，使得研发人员可以追踪研发趋势和对不断发展的数据进行纵向分析调查。DRE可以智能化为即将举行的ASCO和ASH会议做准备，按照预先配置策略，自动搜索以前所有会议资料，为将来的会议分析检索最相关的文摘。
DOC 搜 索
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DOC搜索提供了用户友好的界面，可以快速检索特定产品，群体，分子的医学证据，搜索真实世界证据(RWE)和相关KOL。
当前DOC搜索数据库包含：
- PubMed(2980万)
- ClinicalTrials.gov(307,407)
- EPAR(1,368)
- ASCO(28,107)
- RSS feed(448,072)。
DOC搜索特色功能：
￭KOL关键意见领袖：确定特定治疗领域和产品的顶尖思想领袖，提供相应的联系信息，研究领域，引用和被引用源，和组织从属关系。
￭ 作者隶属关系：提供作者协作网络的直观表示，指示频繁的共同作者及其合作出版文章。
￭ PICO注释：分析摘要突出显示PICO注释指示该术语是特征，干预，还是结果。
DOC 标 签
DOC标签解决方案提供基于互联网的中央数据库，用于存储药物包装标签数据，使用户可以快速轻松地直接比较和对照药品的标签信息。DOC标签解决方案包含100,000多种处方药物标签，包括当前和存档的美国包装说明书(USPI)， 英国产品特性总结(SmPC)；访问标签包括药物指南(美国)，FDA文件(批准，补充和标签修订信函)，患者信息传单(英国)。
DOC标签利用最新的人工智能和机器学习功能突出处方标签之间的差异。这使得监管事务和标签专业人员在起草新药标签时，能够发挥更强大的作用，通过使用已经批准的标签为先验优先权做出明智的决策，并监控感兴趣的处方标签。
DOC 图 书 馆
DOC图书馆是一个基于互联网的医学文献门户，来存储文献标题，文献摘要，完整手稿，版权清晰的文章全文，和执行文献检索结果筛选，排名，或其他研究导向的任务。客户可以根据PICOTSS(人口，干预，比较，结果，时间，设置，研究设计)框架，使用MeSH / Emtree术语对医学数据库进行系统搜索。
DOC图书馆的用户工具包括高级搜索功能动态查询大量文献，系统还根据文献流程自动生成PRISMA图。研究者也可以在工作团队之间共享和注释，创建专用的知识管理门户，以改善部门内部和部门之间的沟通。
DOC 数 据
DOC数据是将医学文献全文的静态信息转换为交互式高度结构化的证据数据库。DOC数据是唯一将术语合并和管理工作与证据数据库分开的平台，使多个团队能够在统一的中央经验证的高质量数据库中协同工作。集成R统计数据可以直接在在线证据数据库中运行，包括复杂交付物的格式化。客户端可以直接在浏览器运行完整贝叶斯和其他统计分析。
此外，DOC Data还包括一个功能强大的本体管理系统DOC OS，它允许临床数据的多个用户以灵活多样的方式管理医学术语。该系统具有多层本体学习结构，在企业，部门，地理，功能或个人用户等多个级别标记术语关联。
