临床科研工具书《万物可视》正式出版发售

北京2024年5月20日 /美通社/ -- 百济神州（纳斯达克代码：BGNE；香港联交所代码：06160；上交所代码：688235）是临床一家全球肿瘤治疗创新公司，今日宣布，科研其与药物信息协会（DIA）中国数字健康社区（DHC）共同组织编写的工具《万物可视：临床研发可视化应用十大场景》（以下简称"《万物可视》"）已正式对外发售。

《万物可视》书籍封面

《万物可视》是一本系统介绍数据可视化如何应用于医药临床研究的实操型工具书，由医、临床研、科研学、工具企各方行业资深力量共同撰写和校审，书万视正式出售经科学技术文献出版社出版，临床以期为中国临床研究数字化转型提供参考。科研该书从医药临床上的工具十大应用场景出发，贯穿早期研发、书万视正式出售临床试验到上市后真实世界研究的临床药物全生命周期，从可视化需求、科研技术现状及可及性、工具可视化的应用场景和通用原则等多维度进行理论阐释与实践案例分享，帮助临床人员更快速、准确地辨析数据价值与趋势，从而有助于临床试验的策略制定和疗效结果审阅等。

百济神州总裁、首席运营官吴晓滨博士表示："很高兴看到由百济神州参与的又一本临床科研工具书面世。作为一家在研发、生产、商业化全产业链均有全球布局的肿瘤治疗创新公司，我们始终思考如何运用公司独特优势支持医药行业的发展。我们希望这本以数据可视化为切入点的工具书，能帮助广大医生和科研人员提升临床研究效率、促进前沿交流，创造高质量的科研成果，更好满足癌症患者的未尽之需。"

DIA全球高级副总裁、中国董事总经理王彤焱博士表示："《万物可视》的出版是一次汇聚行业智慧、展现行业硕果、反哺行业转型发展的突破性尝试，一路见证这本书从洞察需求、共同编审到集结成册，我也倍感荣幸和惊喜。医药产业要走向高质量发展，必须坚持研发创新，在这点上DIA与百济神州不谋而合、携手同行。我们会继续与各界聚力合作，促进科学、研究和社会的进步，并最终改善全球患者的治疗效果。"

为推动肿瘤疾病临床诊疗和研究水平可持续提升、支持医院实现高质量发展，百济神州依托公司全球研发优势、联动强大的商业化网络，于2022年在中国建立"百济•星"创新专项，下设临床科研能力培训、临床科研学术交流、临床科研工具书开发三大模块。

作为"百济•星"临床科研工具书开发模块的成果输出，第一本自著的临床科研工具书《统心协力》于2023年12月上市，3个月内销量破万，体现了行业对培养医学创新人才、实现临床科研成果转化的迫切需求。（相关新闻稿链接）

《万物可视》即日起可在各大购书渠道购买，《统心协力》亦在售。

关于百济神州

百济神州是一家全球肿瘤治疗创新公司，专注于为全世界的癌症患者研发创新抗肿瘤药物。通过强大的自主研发能力和外部战略合作，我们不断加速开发多元、创新的药物管线和产品组合，致力于为全球更多患者全面提升药物可及性和可负担性。在全球五大洲，我们有超过10,000人的团队。如需了解更多信息，请访问www.beigene.com.cn或关注"百济神州"微信公众号。

关于百济•星

为推动肿瘤疾病临床诊疗和研究水平可持续提升、支持医院实现高质量发展，百济神州设立"百济•星"创新专项，为中国临床科研能力提升搭建行业赋能和交流的平台。项目依托公司全球研发优势，聚焦真实世界的临床需求与挑战，目前已建立临床科研能力培训、临床科研学术交流、临床科研工具书开发三大模块，旨在全面助力培养高素质的医学创新人才、实现临床科研成果转化，最终惠及患者未尽之需。

关于药物信息协会（DIA）与DIA中国数字健康社区（DHC）

DIA（药物信息协会）成立于1964年，是全球知名的非营利性、多学科、会员主导的医药专业协会，是推动药物创新、药学发展的全球学术平台。在全球医药研发领域享有很高声誉。自2009年起，DIA中国持续以全球监管和药物开发顶级资源为依托，为中国药物创新提供了一个全球性中立的全生命周期药物研发学术沟通平台，以应对创新挑战，鼓励思想领袖和监管者进行公开对话。

DIA中国数字健康社区（Digital Health Community，DHC）是DIA中国目前十大专业社区之一，致力于提供行业领先技术、各环节最佳实践的交流平台，推动临床研究质量和效率的提高。

关于《万物可视：临床研发可视化应用十大场景》书籍

《万物可视：临床研发可视化应用十大场景》（简称：《万物可视》）是一本系统介绍数据可视化如何应用于医药临床研究的实操型工具书，由百济神州和药物信息协会（DIA）中国数字健康社区（DHC）组织编写，经科学技术文献出版社出版，以期为中国临床研究数字化转型提供参考。该书从医药临床上的十大应用场景出发，贯穿早期研发、临床试验到上市后真实世界研究的药物全生命周期，从可视化需求、技术现状及可及性、可视化的应用场景和通用原则等多维度进行理论阐释和实践案例分享，帮助临床人员更快速、准确地辨析数据价值与趋势，从而有助于临床试验的策略制定和疗效结果审阅等。

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