2022年12月，中国国际药物信息大会暨2022 DIA中国年会于苏州、北京、上海三地和线上隆重召开，本届大会由中国食品药品国际交流中心、国际药物信息协会（DIA）合作举办，主题是“创新守护健康、合作引领未来”，圣方医药研发受邀参会。

临床研究的成功在于将数据转化为有价值的信息，而最终完成该转化的正是人才。在临床数据人才发展分论坛中，圣方医药研发数据管理与药物警戒副总裁富春枫女士与其他嘉宾就数据管理人才的发展和未来进行了深度讨论。

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时代发展对临床数据人才提出更高要求 

 在过去5-10年，国内监管部门多次发布临床研究相关指南、政策，加之新冠疫情的冲击，临床试验模式发展迅速，DCT、RBM等新的临床试验方式被广泛应用，行业内逐渐增加对真实世界数据的使用，人工智能的助力使得数字化医疗异军突起，穿戴设备的出现使得移动医疗解决方案的可靠性和可负担性提高。 

 随着临床研究大环境的变化，数据来源、记录、储存和传递的方式悄然而变。临床研究的数字化、智能化能够有效解决改善数据质量，提高运营效率，减少试验成本，降低试验风险，但这也打破了已有的既定的行业标准，给临床数据管理工作带来了更大的变化挑战。 

数据来源更加广泛复杂，尤其是真实世界数据，不再是精准的小样本研究数据，而是混杂的医疗大数据，数据质量参差不齐，传统的人工处理仅方法不仅成本高昂、效率低下，还无法充分保障真实性和准确性，在这种情况下，良好的研究设计和高效的数据采集模式更加重要。

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数据管理人才的技能需求变化 

面对日益复杂多变的未来，数据管理者的工作也日益纷繁复杂，如何构建多来源的数据采集系统和流程，系统性地进行数据核查？如何通过复杂有效的方案设计减少错误，控制风险，如何利用技术手段为数据质量保驾护航？富春枫分享了她对数据管理人才技能需求变化的心得。 

 首先要扩充基础技能和知识的范围和深度，包括去中心化的临床试验方法和技术，基于风险的方法学和法规策略，以患者为中心的技术，通过设计提高研究和药物开发质量，健康保健的标注模型和术语，高效流程管理等。 

 其次，要掌握跨专业的知识技能的广度和深度，尤其是人工智能与统计学方面的内容。能够在日常数据管理工作中，结合使用与时俱进的高速发展的技术，能够管理智能化数据管理系统，并使用新的数据查询技术，例如non-SQL，用RPA/ IPA等新技术手段解决重复工作和非结构化数据的查询目的，掌握执行与统计分析方法结合的数据分析工具，如SAS 、Clue Points、Spotfire、Power BI等。 

 此外，作为综合性数据管理人才，还需要拥有批判性思维能力和发现问题根本原因的能力，较强的适应性和目标导向的能力，支持动态多变的场景的能力，在多维度的数据流中排查问题的能力，有影响力的跨部门的领导力等多项软技能。

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圣方医药研发厚植人才沃土  

数据管理人员最重要的转变有两点，一是从专注数据的完整性到专注数据的可信性和可靠性；二是从专注于逻辑思维和逻辑输出结果到专注于关键性思考、批判性思维和最终结果。 

 国以才立，业以才兴，任何行业的发展，都离不开人才的支撑。在圆桌讨论环节，富春枫与行业内的其他专家及人力资源专家更深层次地探讨了数据管理人才的培养与发展，各位专家认为，目前行业内的复合型数据管理人才供给不平衡，突破人才瓶颈是许多公司迫切要做的。 

 数据管理人员要做到终身学习，持续创新，才能跟上时代、行业的发展，否则将会被淘汰。富春枫提到，圣方医药研发通过内部培养+外部招聘的形式招募更多跨专业人才，内部会组织软性、硬性知识技能培养，为行业内培养掌握临床研究数据管理能力、人工智能等技术能力，兼具临床战略思维、规划实施和系统解决问题能力的行业英才。