1. REDCap (Research Electronic Data Capture)

• การใช้งาน: ใช้สำหรับการเก็บข้อมูลออนไลน์ การจัดการฐานข้อมูล และการสำรวจเว็บ รวมถึงการจัดการแบบฟอร์มการยินยอม

• ลิงก์: https://www.project-redcap.org/

• การเข้าถึง: ฟรีสำหรับสถาบันการศึกษาและองค์กรไม่แสวงหาผลกำไร แต่ต้องสมัครและได้รับการอนุมัติ

• Tutorial: https://projectredcap.org/resources/videos/

• ระดับความยากง่าย: ปานกลาง

• เหมาะกับ: การทดลองขนาดเล็กถึงขนาดกลาง

• ฟีเจอร์เด่น:

  • ความยืดหยุ่นสูงในการออกแบบฟอร์มเก็บข้อมูล

  • ระบบรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง

  • สามารถทำงานออฟไลน์ได้

• ข้อจำกัด:

  • อาจมีความซับซ้อนสำหรับผู้ใช้ใหม่

  • ต้องมีทักษะด้านเทคนิคบางอย่างในการตั้งค่าโครงการที่ซับซ้อน

• ความต้องการของระบบ: เว็บเบราว์เซอร์ทั่วไป, ไม่ต้องติดตั้งซอฟต์แวร์เพิ่มเติม

• การสนับสนุนและชุมชน: มีฟอรัมผู้ใช้งานที่กระตือรือร้น, มีการสนับสนุนทางเทคนิคจากทีม REDCap

• กรณีศึกษา: https://www.project-redcap.org/case-studies/

• การอัพเดทและการพัฒนา: มีการอัพเดทสม่ำเสมอ, มีแผนพัฒนาระยะยาว

• ความเข้ากันได้: สามารถส่งออกข้อมูลในรูปแบบที่ใช้กับซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูลทั่วไปได้

• ภาษาที่รองรับ: หลายภาษา รวมถึงภาษาไทย

2. OpenClinica

• การใช้งาน: ระบบจัดการข้อมูลทางคลินิกที่ครอบคลุม รวมถึงการเก็บข้อมูลอิเล็กทรอนิกส์และการจัดการการทดลอง

• ลิงก์: https://www.openclinica.com/

• การเข้าถึง: มีทั้งเวอร์ชันฟรี (OpenClinica Community Edition) และเวอร์ชันที่ต้องจ่ายเงิน

• Tutorial: https://docs.openclinica.com/

• ระดับความยากง่าย: ซับซ้อน

• เหมาะกับ: การทดลองขนาดกลางถึงขนาดใหญ่

• ฟีเจอร์เด่น:

  • รองรับการทำงานตามมาตรฐาน GCP (Good Clinical Practice)

  • มีระบบจัดการความปลอดภัยและการตรวจสอบที่แข็งแกร่ง

  • สามารถปรับแต่งได้สูง

• ข้อจำกัด:

  • มีความซับซ้อนในการตั้งค่าและใช้งาน

  • อาจต้องการทรัพยากรด้านไอทีในการดูแลระบบ

• ความต้องการของระบบ: สามารถติดตั้งบนเซิร์ฟเวอร์ส่วนตัวหรือใช้บริการคลาวด์

• การสนับสนุนและชุมชน: มีฟอรัมชุมชน, มีบริการสนับสนุนแบบมืออาชีพสำหรับเวอร์ชันที่จ่ายเงิน

• กรณีศึกษา: https://www.openclinica.com/case-studies/

• การอัพเดทและการพัฒนา: มีการอัพเดทสม่ำเสมอ, มีแผนพัฒนาต่อเนื่อง

• ความเข้ากันได้: สามารถทำงานร่วมกับระบบอื่นๆ ผ่าน API

• ภาษาที่รองรับ: หลายภาษา แต่อาจต้องมีการแปลเพิ่มเติมสำหรับบางภาษา

3. OpenMRS (Open Medical Record System)

• การใช้งาน: ระบบบันทึกข้อมูลทางการแพทย์ที่ปรับแต่งได้

• ลิงก์: https://openmrs.org/

• การเข้าถึง: ฟรีและเป็นโอเพนซอร์ส

• Tutorial: https://wiki.openmrs.org/display/docs/User+Guide

• ระดับความยากง่าย: ปานกลาง

• เหมาะกับ: การจัดการข้อมูลผู้ป่วยในการทดลองทางคลินิกทุกขนาด

• ฟีเจอร์เด่น:

  • ความยืดหยุ่นสูงในการปรับแต่งตามความต้องการ

  • รองรับการทำงานในพื้นที่ที่มีทรัพยากรจำกัด

  • มีระบบโมดูลที่สามารถเพิ่มฟังก์ชันการทำงานได้

• ข้อจำกัด:

  • อาจต้องการการพัฒนาเพิ่มเติมเพื่อให้เหมาะกับการทดลองทางคลินิกโดยเฉพาะ

  • อาจมีความซับซ้อนในการตั้งค่าเริ่มต้น

• ความต้องการของระบบ: สามารถติดตั้งบนเซิร์ฟเวอร์ส่วนตัว, ต้องการ Java

• การสนับสนุนและชุมชน: มีชุมชนผู้ใช้และนักพัฒนาที่กระตือรือร้น, มีฟอรัมและช่องทางการสื่อสารหลายช่องทาง

• กรณีศึกษา: https://openmrs.org/use-cases/

• การอัพเดทและการพัฒนา: มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องโดยชุมชนโอเพนซอร์ส

• ความเข้ากันได้: สามารถทำงานร่วมกับระบบอื่นๆ ผ่าน API, รองรับมาตรฐาน HL7

• ภาษาที่รองรับ: หลายภาษา สามารถเพิ่มการแปลภาษาได้

4. CTMS by OpenClinica

• การใช้งาน: ระบบจัดการการทดลองทางคลินิกที่ครอบคลุม

• ลิงก์: https://www.openclinica.com/clinical-trial-management-system/

• การเข้าถึง: ต้องสมัครสมาชิกและจ่ายเงิน

• Tutorial: https://docs.openclinica.com/category/openclinica-ctms-user-manual

• ระดับความยากง่าย: ซับซ้อน

• เหมาะกับ: การทดลองขนาดกลางถึงขนาดใหญ่

• ฟีเจอร์เด่น:

  • การจัดการโครงการแบบครบวงจร

  • การติดตามงบประมาณและทรัพยากร

  • การจัดการเอกสารและการรายงาน

• ข้อจำกัด:

  • มีค่าใช้จ่ายสูง

  • อาจมีฟีเจอร์มากเกินความจำเป็นสำหรับการทดลองขนาดเล็ก

• ความต้องการของระบบ: ใช้งานผ่านเว็บ, ไม่ต้องติดตั้งซอฟต์แวร์เพิ่มเติม

• การสนับสนุนและชุมชน: มีการสนับสนุนทางเทคนิคแบบมืออาชีพ

• กรณีศึกษา: https://www.openclinica.com/case-studies/

• การอัพเดทและการพัฒนา: มีการอัพเดทและพัฒนาอย่างต่อเนื่องโดยทีม OpenClinica

• ความเข้ากันได้: สามารถทำงานร่วมกับระบบ EDC ของ OpenClinica ได้อย่างไร้รอยต่อ

• ภาษาที่รองรับ: ภาษาอังกฤษเป็นหลัก อาจมีการแปลเพิ่มเติมในอนาคต

5. TrialSpark

• การใช้งาน: แพลตฟอร์มที่ช่วยในการดำเนินการทดลองทางคลินิก

• ลิงก์: https://www.trialspark.com/

• การเข้าถึง: ต้องติดต่อบริษัทเพื่อรับข้อเสนอ ไม่มีเวอร์ชันฟรี

• Tutorial: ไม่มี Tutorial สาธารณะ ต้องติดต่อบริษัทโดยตรง

• ระดับความยากง่าย: ปานกลาง (ขึ้นอยู่กับการฝึกอบรมที่ได้รับจากบริษัท)

• เหมาะกับ: การทดลองทางคลินิกทุกขนาด โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับบริษัทที่ต้องการเร่งกระบวนการทดลอง

• ฟีเจอร์เด่น:

  • การจัดการกระบวนการทดลองแบบครบวงจร

  • มีเครือข่ายสถานพยาบาลและผู้เชี่ยวชาญ

  • ใช้เทคโนโลยีล่าสุดในการเร่งกระบวนการทดลอง

• ข้อจำกัด:

  • อาจต้องการความรู้ด้านเทคนิคในการติดตั้งและปรับแต่ง

  • อาจไม่มีการสนับสนุนทางเทคนิคแบบมืออาชีพ

• อาจมีค่าใช้จ่ายสูง

• ข้อมูลเกี่ยวกับฟีเจอร์และการทำงานอาจไม่เปิดเผยทั้งหมดจนกว่าจะติดต่อบริษัท

• ความต้องการของระบบ: ไม่มีข้อมูลเปิดเผย อาจเป็นระบบบนคลาวด์

• การสนับสนุนและชุมชน: มีการสนับสนุนโดยตรงจากทีมผู้เชี่ยวชาญของ TrialSpark

• กรณีศึกษา: https://www.trialspark.com/case-studies (อาจต้องติดต่อบริษัทเพื่อขอข้อมูลเพิ่มเติม)

• การอัพเดทและการพัฒนา: มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องโดยทีม TrialSpark

• ความเข้ากันได้: ไม่มีข้อมูลเปิดเผย อาจต้องสอบถามจากบริษัทโดยตรง

• ภาษาที่รองรับ: ภาษาอังกฤษเป็นหลัก อาจมีการรองรับภาษาอื่นๆ ขึ้นอยู่กับความต้องการของลูกค้า

6. Open Source Clinical Trials

• การใช้งาน: ชุดเครื่องมือสำหรับการจัดการการทดลองทางคลินิก

• ลิงก์: https://www.healthit.gov/topic/scientific-initiatives/pcor/open-source-tools-clinical-trials

• การเข้าถึง: ฟรีและเป็นโอเพนซอร์ส

• Tutorial: https://www.healthit.gov/sites/default/files/acceleratingctrguide.pdf

• ระดับความยากง่าย: ปานกลาง (ขึ้นอยู่กับเครื่องมือที่เลือกใช้)

• เหมาะกับ: การทดลองขนาดเล็กถึงขนาดกลาง โดยเฉพาะสำหรับนักวิจัยที่มีทักษะด้านเทคนิค

• ฟีเจอร์เด่น:

  • ความยืดหยุ่นสูงในการปรับแต่งตามความต้องการ

  • ไม่มีค่าใช้จ่ายในการใช้งาน

  • สามารถปรับปรุงและพัฒนาต่อยอดได้

• ข้อจำกัด:

  • อาจต้องการความรู้ด้านเทคนิคในการติดตั้งและปรับแต่ง

  • อาจไม่มีการสนับสนุนทางเทคนิคแบบมืออาชีพ

• ความต้องการของระบบ: แตกต่างกันไปตามเครื่องมือที่เลือกใช้

• การสนับสนุนและชุมชน: มีชุมชนนักพัฒนาและผู้ใช้งาน แต่อาจไม่กว้างขวางเท่ากับเครื่องมือเชิงพาณิชย์

• กรณีศึกษา: ไม่มีข้อมูลกรณีศึกษาที่เป็นทางการ แต่อาจหาได้จากการแบ่งปันประสบการณ์ในชุมชน

• การอัพเดทและการพัฒนา: ขึ้นอยู่กับชุมชนผู้ใช้และนักพัฒนา

• ความเข้ากันได้: มักจะมีความยืดหยุ่นสูงในการทำงานร่วมกับระบบอื่นๆ

• ภาษาที่รองรับ: ขึ้นอยู่กับการพัฒนาและการแปลโดยชุมชน

7. OpenCDMS (Open Source Clinical Data Management System)

• การใช้งาน: ระบบจัดการข้อมูลทางคลินิก

• ลิงก์: https://community.opensourcecdms.com/

• การเข้าถึง: ฟรีและเป็นโอเพนซอร์ส

• Tutorial: https://community.opensourcecdms.com/t/opencdms-user-guide/33

• ระดับความยากง่าย: ปานกลางถึงซับซ้อน

• เหมาะกับ: การทดลองขนาดเล็กถึงขนาดกลาง

• ฟีเจอร์เด่น:

  • ความยืดหยุ่นในการปรับแต่งระบบ

  • รองรับมาตรฐาน CDISC

  • ไม่มีค่าใช้จ่ายในการใช้งาน

• ข้อจำกัด:

  • อาจต้องการความรู้ด้านเทคนิคในการติดตั้งและดูแลระบบ

  • การสนับสนุนอาจไม่เทียบเท่ากับระบบเชิงพาณิชย์

• ความต้องการของระบบ: สามารถติดตั้งบนเซิร์ฟเวอร์ส่วนตัว ต้องการ PHP และฐานข้อมูล MySQL

• การสนับสนุนและชุมชน: มีชุมชนผู้ใช้และนักพัฒนา แต่อาจไม่ใหญ่เท่าโครงการโอเพนซอร์สอื่นๆ

• กรณีศึกษา: ไม่มีข้อมูลกรณีศึกษาที่เป็นทางการ

• การอัพเดทและการพัฒนา: มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องโดยชุมชน แต่อาจไม่สม่ำเสมอ

• ความเข้ากันได้: สามารถส่งออกข้อมูลในรูปแบบมาตรฐาน สามารถปรับแต่งเพื่อทำงานร่วมกับระบบอื่นๆ ได้

• ภาษาที่รองรับ: ภาษาอังกฤษเป็นหลัก สามารถเพิ่มการแปลภาษาอื่นๆ ได้

8. Labkey

• การใช้งาน: แพลตฟอร์มสำหรับการจัดการข้อมูลทางวิทยาศาสตร์และการทดลองทางคลินิก

• ลิงก์: https://www.labkey.com/

• การเข้าถึง: มีทั้งเวอร์ชันฟรี (Community Edition) และเวอร์ชันที่ต้องจ่ายเงิน

• Tutorial: https://www.labkey.org/Documentation/wiki-page.view?name=tutorials

• ระดับความยากง่าย: ปานกลางถึงซับซ้อน

• เหมาะกับ: การทดลองขนาดกลางถึงขนาดใหญ่ โดยเฉพาะที่มีความต้องการด้านการจัดการข้อมูลที่ซับซ้อน

• ฟีเจอร์เด่น:

  • ความสามารถในการจัดการข้อมูลที่หลากหลายและซับซ้อน

  • มีเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลในตัว

  • สามารถปรับแต่งและขยายความสามารถได้

• ข้อจำกัด:

  • อาจมีความซับซ้อนสูงสำหรับผู้ใช้ที่ไม่มีประสบการณ์

  • เวอร์ชันที่มีฟีเจอร์ครบถ้วนอาจมีค่าใช้จ่ายสูง

• ความต้องการของระบบ: สามารถติดตั้งบนเซิร์ฟเวอร์ส่วนตัวหรือใช้บริการคลาวด์

• การสนับสนุนและชุมชน: มีชุมชนผู้ใช้และนักพัฒนา มีการสนับสนุนทางเทคนิคสำหรับเวอร์ชันที่จ่ายเงิน

• กรณีศึกษา: https://www.labkey.com/customers/case-studies/

• การอัพเดทและการพัฒนา: มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องทั้งเวอร์ชันฟรีและเวอร์ชันที่จ่ายเงิน

• ความเข้ากันได้: สามารถทำงานร่วมกับระบบอื่นๆ ผ่าน API และการส่งออกข้อมูลในรูปแบบมาตรฐาน

• ภาษาที่รองรับ: ภาษาอังกฤษเป็นหลัก อาจมีการแปลเป็นภาษาอื่นๆ ในอนาคต

9. ClinCapture

• การใช้งาน: ระบบจัดการข้อมูลทางคลินิก

• ลิงก์: https://opensource.clincapture.com/

• การเข้าถึง: มีทั้งเวอร์ชันฟรี (Community Edition) และเวอร์ชันที่ต้องจ่ายเงิน

• Tutorial: https://www.youtube.com/watch?v=PhstVgUTMD0 (วิดีโอสาธิต)

• ระดับความยากง่าย: ปานกลาง

• เหมาะกับ: การทดลองขนาดเล็กถึงขนาดกลาง

• ฟีเจอร์เด่น:

  • ออกแบบมาเพื่อใช้งานง่าย

  • มีระบบการตรวจสอบข้อมูลอัตโนมัติ

  • รองรับการทำงานแบบหลายศูนย์วิจัย

• ข้อจำกัด:

  • อาจมีฟีเจอร์จำกัดในเวอร์ชันฟรี

  • อาจไม่เหมาะกับการทดลองขนาดใหญ่ที่มีความซับซ้อนสูง

• ความต้องการของระบบ: สามารถติดตั้งบนเซิร์ฟเวอร์ส่วนตัวหรือใช้บริการคลาวด์

• การสนับสนุนและชุมชน: มีฟอรัมชุมชนสำหรับเวอร์ชันฟรี, มีการสนับสนุนทางเทคนิคสำหรับเวอร์ชันที่จ่ายเงิน

• กรณีศึกษา: ไม่มีข้อมูลกรณีศึกษาที่เป็นทางการ

• การอัพเดทและการพัฒนา: มีการอัพเดทสม่ำเสมอสำหรับเวอร์ชันที่จ่ายเงิน, อาจช้ากว่าสำหรับเวอร์ชันฟรี

• ความเข้ากันได้: สามารถส่งออกข้อมูลในรูปแบบมาตรฐาน, มี API สำหรับการเชื่อมต่อกับระบบอื่น

• ภาษาที่รองรับ: ภาษาอังกฤษเป็นหลัก, อาจมีการแปลเป็นภาษาอื่นในเวอร์ชันที่จ่ายเงิน

10. ODK (Open Data Kit)

• การใช้งาน: ชุดเครื่องมือสำหรับการเก็บข้อมูลบนมือถือ

• ลิงก์: https://getodk.org/

• การเข้าถึง: ฟรีและเป็นโอเพนซอร์ส

• Tutorial: https://docs.getodk.org/

• ระดับความยากง่าย: ง่ายถึงปานกลาง

• เหมาะกับ: การเก็บข้อมูลภาคสนามในการทดลองทางคลินิก, เหมาะสำหรับการทดลองในพื้นที่ห่างไกล

• ฟีเจอร์เด่น:

  • สามารถทำงานออฟไลน์ได้

  • รองรับการเก็บข้อมูลหลากหลายรูปแบบ (ข้อความ, รูปภาพ, วิดีโอ, GPS)

  • มีความยืดหยุ่นสูงในการออกแบบฟอร์มเก็บข้อมูล

• ข้อจำกัด:

  • อาจต้องการความรู้ทางเทคนิคในการตั้งค่าและจัดการเซิร์ฟเวอร์

  • อาจไม่เหมาะกับการจัดการข้อมูลที่ซับซ้อนมากๆ

• ความต้องการของระบบ: แอปพลิเคชันบนมือถือ Android, เซิร์ฟเวอร์สำหรับจัดเก็บข้อมูล

• การสนับสนุนและชุมชน: มีชุมชนผู้ใช้และนักพัฒนาที่กระตือรือร้น, มีฟอรัมสำหรับการแลกเปลี่ยนความรู้

• กรณีศึกษา: https://getodk.org/case-studies/

• การอัพเดทและการพัฒนา: มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องโดยชุมชนโอเพนซอร์ส

• ความเข้ากันได้: สามารถส่งออกข้อมูลในรูปแบบมาตรฐาน, มี API สำหรับการเชื่อมต่อกับระบบอื่น

• ภาษาที่รองรับ: รองรับหลายภาษา สามารถเพิ่มการแปลภาษาได้

11. ConsentNow

• การใช้งาน: เครื่องมือสำหรับการขอความยินยอมแบบอิเล็กทรอนิกส์

• ลิงก์: https://www.consentnow.com/

• การเข้าถึง: ต้องสมัครสมาชิกและจ่ายเงิน มีการทดลองใช้ฟรี

• Tutorial: ไม่มี Tutorial สาธารณะ ต้องติดต่อบริษัทโดยตรง

• ระดับความยากง่าย: ง่าย

• เหมาะกับ: การขอความยินยอมในการทดลองทางคลินิกทุกขนาด

• ฟีเจอร์เด่น:

  • ระบบการขอความยินยอมที่เป็นมิตรกับผู้ใช้

  • รองรับการลงนามแบบอิเล็กทรอนิกส์

  • มีระบบติดตามและจัดการเอกสารการยินยอม

• ข้อจำกัด:

  • มีค่าใช้จ่าย

  • อาจมีข้อจำกัดในการปรับแต่งตามความต้องการเฉพาะ

• ความต้องการของระบบ: ใช้งานผ่านเว็บเบราว์เซอร์, รองรับอุปกรณ์มือถือ

• การสนับสนุนและชุมชน: มีการสนับสนุนทางเทคนิคจากบริษัท

• กรณีศึกษา: ไม่มีข้อมูลกรณีศึกษาที่เปิดเผยต่อสาธารณะ

• การอัพเดทและการพัฒนา: มีการอัพเดทและพัฒนาอย่างต่อเนื่องโดยบริษัท

• ความเข้ากันได้: อาจมีการเชื่อมต่อกับระบบจัดการการทดลองทางคลินิกอื่นๆ (ต้องสอบถามข้อมูลเพิ่มเติม)

• ภาษาที่รองรับ: ภาษาอังกฤษเป็นหลัก อาจมีการรองรับภาษาอื่นๆ (ต้องสอบถามข้อมูลเพิ่มเติม)

12. OpenEHR

• การใช้งาน: มาตรฐานเปิดสำหรับการจัดการข้อมูลสุขภาพ

• ลิงก์: https://www.openehr.org/

• การเข้าถึง: ฟรีและเป็นโอเพนซอร์ส

• Tutorial: https://www.openehr.org/programs/specification/workingbaselines/learning-centre/

• ระดับความยากง่าย: ซับซ้อน

• เหมาะกับ: การพัฒนาระบบข้อมูลสุขภาพที่มีความยืดหยุ่นสูง, เหมาะสำหรับองค์กรขนาดใหญ่หรือระดับประเทศ

• ฟีเจอร์เด่น:

  • ความยืดหยุ่นสูงในการออกแบบและจัดการข้อมูลสุขภาพ

  • รองรับการทำงานข้ามระบบและองค์กร

  • มีมาตรฐานที่เป็นที่ยอมรับในระดับนานาชาติ

• ข้อจำกัด:

  • มีความซับซ้อนสูง ต้องการความรู้เฉพาะทางในการนำมาใช้

  • อาจไม่เหมาะสำหรับโครงการขนาดเล็กหรือมีทรัพยากรจำกัด

• ความต้องการของระบบ: ขึ้นอยู่กับการนำไปประยุกต์ใช้ สามารถใช้กับระบบหลากหลายแพลตฟอร์ม

• การสนับสนุนและชุมชน: มีชุมชนนักพัฒนาและผู้เชี่ยวชาญทั่วโลก, มีองค์กร OpenEHR Foundation สนับสนุน

• กรณีศึกษา: https://www.openehr.org/about/success_stories/

• การอัพเดทและการพัฒนา: มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องโดยชุมชนนานาชาติ

• ความเข้ากันได้: ออกแบบมาเพื่อความเข้ากันได้สูง สามารถทำงานร่วมกับระบบอื่นๆ ได้ดี

• ภาษาที่รองรับ: รองรับหลายภาษา เนื่องจากเป็นมาตรฐานระดับนานาชาติ

13. i2b2 (Informatics for Integrating Biology & the Bedside)

• การใช้งาน: แพลตฟอร์มสำหรับการวิจัยทางการแพทย์ ช่วยในการค้นหาผู้ป่วยที่เหมาะสมสำหรับการทดลองทางคลินิก

• ลิงก์: https://www.i2b2.org/

• การเข้าถึง: ฟรีและเป็นโอเพนซอร์ส

• Tutorial: https://community.i2b2.org/wiki/display/getstarted/Get+Started+Docs

• ระดับความยากง่าย: ซับซ้อน

• เหมาะกับ: สถาบันวิจัยขนาดใหญ่ โรงพยาบาล และองค์กรด้านสุขภาพที่ต้องการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยจำนวนมาก

• ฟีเจอร์เด่น:

  • สามารถค้นหาผู้ป่วยที่เหมาะสมสำหรับการทดลองทางคลินิกได้อย่างมีประสิทธิภาพ

  • รองรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

  • มีโมดูลสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลพันธุกรรม

• ข้อจำกัด:

  • ต้องการความรู้ทางเทคนิคสูงในการติดตั้งและใช้งาน

  • อาจไม่เหมาะสำหรับองค์กรขนาดเล็กหรือการทดลองขนาดเล็ก

• ความต้องการของระบบ: ต้องการเซิร์ฟเวอร์ที่มีประสิทธิภาพสูง, รองรับหลายระบบปฏิบัติการ

• การสนับสนุนและชุมชน: มีชุมชนนักพัฒนาและผู้ใช้งานที่กระตือรือร้น, มีการจัดประชุมและสัมมนาเป็นประจำ

• กรณีศึกษา: https://www.i2b2.org/work/use.html

• การอัพเดทและการพัฒนา: มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องโดยทีมนักวิจัยและชุมชนโอเพนซอร์ส

• ความเข้ากันได้: สามารถทำงานร่วมกับระบบอื่นๆ ผ่าน API, รองรับมาตรฐานข้อมูลทางการแพทย์หลายรูปแบบ

• ภาษาที่รองรับ: ภาษาอังกฤษเป็นหลัก, สามารถแปลเป็นภาษาอื่นๆ ได้โดยชุมชน

14. OMOP (Observational Medical Outcomes Partnership)

• การใช้งาน: มาตรฐานข้อมูลโอเพนซอร์สสำหรับการวิจัยทางคลินิก ช่วยในการจัดระเบียบและวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่ง

• ลิงก์: https://www.ohdsi.org/data-standardization/the-common-data-model/

• การเข้าถึง: ฟรีและเป็นโอเพนซอร์ส

• Tutorial: https://www.ohdsi.org/resources/tutorials/

• ระดับความยากง่าย: ซับซ้อน

• เหมาะกับ: องค์กรด้านสุขภาพขนาดใหญ่ที่ต้องการทำวิจัยโดยใช้ข้อมูลจากหลายแหล่ง

• ฟีเจอร์เด่น:

  • มาตรฐานข้อมูลที่ช่วยให้สามารถเปรียบเทียบและวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่งได้

  • รองรับการทำวิจัยแบบ observational studies ขนาดใหญ่

  • มีเครื่องมือและวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นมาตรฐาน

• ข้อจำกัด:

  • ต้องการความพยายามและทรัพยากรมากในการแปลงข้อมูลให้เข้ากับมาตรฐาน OMOP

  • อาจไม่เหมาะสำหรับองค์กรขนาดเล็กหรือการทดลองเดี่ยว

• ความต้องการของระบบ: ขึ้นอยู่กับขนาดของข้อมูล, สามารถใช้งานบนระบบฐานข้อมูลหลายประเภท

• การสนับสนุนและชุมชน: มีชุมชนนักวิจัยและนักพัฒนาทั่วโลก, มีการจัดประชุมและสัมมนาเป็นประจำ

• กรณีศึกษา: https://www.ohdsi.org/who-we-are/collaborators/

• การอัพเดทและการพัฒนา: มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องโดยชุมชน OHDSI (Observational Health Data Sciences and Informatics)

• ความเข้ากันได้: ออกแบบมาเพื่อความเข้ากันได้สูง, สามารถใช้ร่วมกับเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ ได้

• ภาษาที่รองรับ: ภาษาอังกฤษเป็นหลัก, มาตรฐานข้อมูลรองรับหลายภาษา

การจัดกลุ่มเครื่องมือตามลักษณะการใช้งานหลัก

1 ระบบจัดการข้อมูลทางคลินิก (Clinical Data Management Systems)

• REDCap

• OpenClinica

• OpenCDMS

• ClinCapture

2 ระบบจัดการการทดลองทางคลินิก (Clinical Trial Management Systems)

• CTMS by OpenClinica

• TrialSpark

3 ระบบบันทึกข้อมูลทางการแพทย์ (Electronic Health Records)

• OpenMRS

• OpenEHR

4 เครื่องมือเก็บข้อมูลภาคสนาม (Field Data Collection Tools)

• ODK (Open Data Kit)

5 เครื่องมือขอความยินยอม (eConsent Tools)

• ConsentNow

6 แพลตฟอร์มวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Analysis Platforms)

• Labkey

• i2b2

• OMOP

7 ชุดเครื่องมือโอเพนซอร์ส (Open Source Toolkits)

• Open Source Clinical Trials

ข้อควรพิจารณาในการเลือกเครื่องมือ

1. งบประมาณ: พิจารณาว่าคุณมีงบประมาณสำหรับเครื่องมือที่ต้องจ่ายเงินหรือไม่

2. ขนาดของการทดลอง: เลือกเครื่องมือที่เหมาะกับขนาดของการทดลองของคุณ

3. ความซับซ้อน: ประเมินทักษะทางเทคนิคของทีมและเลือกเครื่องมือที่เหมาะสม

4. ฟีเจอร์ที่ต้องการ: พิจารณาว่าเครื่องมือมีฟีเจอร์ที่จำเป็นสำหรับการทดลองของคุณหรือไม่

5. การสนับสนุน: ตรวจสอบว่ามีการสนับสนุนทางเทคนิคและชุมชนที่แข็งแกร่งหรือไม่

6. ความเข้ากันได้: พิจารณาว่าเครื่องมือสามารถทำงานร่วมกับระบบอื่นๆ ที่คุณใช้อยู่ได้หรือไม่

7. ภาษา: เลือกเครื่องมือที่รองรับภาษาที่คุณต้องการใช้

8. การปรับแต่ง: ประเมินว่าคุณต้องการปรับแต่งเครื่องมือมากน้อยเพียงใด และเครื่องมือนั้นรองรับการปรับแต่งได้หรือไม่

ข้อเสนอแนะเพิ่มเติม

• สำหรับการทดลองขนาดเล็กถึงขนาดกลาง เครื่องมือเช่น REDCap, OpenCDMS, หรือ ClinCapture อาจเป็นตัวเลือกที่ดี

• สำหรับองค์กรขนาดใหญ่ที่ต้องการระบบที่ครอบคลุม OpenClinica หรือ CTMS by OpenClinica อาจเหมาะสมกว่า

• หากต้องการเก็บข้อมูลในพื้นที่ห่างไกล ODK เป็นตัวเลือกที่ดี

• สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ i2b2 หรือ OMOP อาจเป็นตัวเลือกที่เหมาะสม

ทั้งนี้ ก่อนตัดสินใจเลือกใช้เครื่องมือใดๆ ควรทดลองใช้งานและประเมินความเหมาะสมกับความต้องการเฉพาะของโครงการวิจัย

1. ฐานข้อมูลของไทย

1.1 Thai Clinical Trials Registry (TCTR)

• ลิงก์: https://www.thaiclinicaltrials.org/

• ลักษณะข้อมูล: ทะเบียนการทดลองทางคลินิกของประเทศไทย

• การเข้าถึง: ฟรี สามารถสืบค้นออนไลน์ได้

• ประโยชน์ต่อผู้ใช้:

  • แหล่งข้อมูลหลักสำหรับการทดลองทางคลินิกในประเทศไทย

  • ให้ข้อมูลเกี่ยวกับการทดลองที่กำลังดำเนินการและที่เสร็จสิ้นแล้ว

  • เหมาะสำหรับนักวิจัย แพทย์ และผู้ป่วยในประเทศไทย

1.2 ฐานข้อมูลสมุนไพร คณะเภสัชศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหิดล

• ลิงก์: https://www.pharmacy.mahidol.ac.th/th/knowledge/article/

• ลักษณะข้อมูล: ข้อมูลทางวิชาการเกี่ยวกับสมุนไพรไทย

• การเข้าถึง: ฟรี สามารถอ่านออนไลน์ได้

• ประโยชน์ต่อผู้ใช้:

  • ให้ข้อมูลทางวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับสมุนไพรไทย

  • มีบทความวิชาการที่เข้าใจง่ายสำหรับประชาชนทั่วไป

  • เหมาะสำหรับนักศึกษา นักวิจัย และผู้สนใจทั่วไป

2. ฐานข้อมูลของอาเซียน

2.1 ASEAN Clinical Trials Network

• ลิงก์: http://www.asean-ctn.org/

• ลักษณะข้อมูล: เครือข่ายการทดลองทางคลินิกในภูมิภาคอาเซียน

• การเข้าถึง: ข้อมูลบางส่วนสามารถเข้าถึงได้ฟรี บางส่วนอาจต้องลงทะเบียน

• ประโยชน์ต่อผู้ใช้:

  • ให้ข้อมูลเกี่ยวกับการทดลองทางคลินิกในภูมิภาคอาเซียน

  • เชื่อมโยงนักวิจัยและสถาบันในภูมิภาค

  • เหมาะสำหรับนักวิจัยที่ต้องการทำงานร่วมกันในระดับภูมิภาค

3. ฐานข้อมูลของประเทศในเอเชีย

3.1 Japan Primary Registries Network (JPRN)

• ลิงก์: https://rctportal.niph.go.jp/en/

• ลักษณะข้อมูล: เครือข่ายทะเบียนการทดลองทางคลินิกของประเทศญี่ปุ่น

• การเข้าถึง: ฟรี สามารถสืบค้นออนไลน์ได้

• ประโยชน์ต่อผู้ใช้:

  • แหล่งข้อมูลหลักสำหรับการทดลองทางคลินิกในญี่ปุ่น

  • มีข้อมูลทั้งภาษาญี่ปุ่นและภาษาอังกฤษ

  • เหมาะสำหรับนักวิจัยที่สนใจการทดลองในญี่ปุ่นหรือต้องการร่วมมือกับนักวิจัยญี่ปุ่น

3.2 Clinical Trials Registry - India (CTRI)

• ลิงก์: http://ctri.nic.in/Clinicaltrials/login.php

• ลักษณะข้อมูล: ทะเบียนการทดลองทางคลินิกของประเทศอินเดีย

• การเข้าถึง: ฟรี สามารถสืบค้นออนไลน์ได้

• ประโยชน์ต่อผู้ใช้:

  • แหล่งข้อมูลหลักสำหรับการทดลองทางคลินิกในอินเดีย

  • ให้ข้อมูลเกี่ยวกับการทดลองที่กำลังดำเนินการและที่เสร็จสิ้นแล้ว

  • เหมาะสำหรับนักวิจัยที่สนใจการทดลองในอินเดียหรือต้องการศึกษาแนวโน้มการวิจัยในประเทศที่มีประชากรมาก

3.3 Chinese Clinical Trial Registry (ChiCTR)

• ลิงก์: http://www.chictr.org.cn/enIndex.aspx

• ลักษณะข้อมูล: ทะเบียนการทดลองทางคลินิกของประเทศจีน

• การเข้าถึง: ฟรี สามารถสืบค้นออนไลน์ได้

• ประโยชน์ต่อผู้ใช้:

  • แหล่งข้อมูลหลักสำหรับการทดลองทางคลินิกในจีน

  • มีข้อมูลทั้งภาษาจีนและภาษาอังกฤษ

  • เหมาะสำหรับนักวิจัยที่สนใจการทดลองในจีนหรือต้องการเข้าใจแนวโน้มการวิจัยในประเทศที่มีประชากรมากที่สุดในโลก

3.4 Clinical Research Information Service (CRiS), South Korea

• ลิงก์: https://cris.nih.go.kr/cris/en/

• ลักษณะข้อมูล: ทะเบียนการทดลองทางคลินิกของประเทศเกาหลีใต้

• การเข้าถึง: ฟรี สามารถสืบค้นออนไลน์ได้

• ประโยชน์ต่อผู้ใช้:

  • แหล่งข้อมูลหลักสำหรับการทดลองทางคลินิกในเกาหลีใต้

  • มีข้อมูลทั้งภาษาเกาหลีและภาษาอังกฤษ

  • เหมาะสำหรับนักวิจัยที่สนใจการทดลองในเกาหลีใต้หรือต้องการร่วมมือกับนักวิจัยเกาหลี

3.5 Singapore Clinical Trials Registry (SCTR)

• ลิงก์: https://www.sgh.com.sg/research/clinical-trials-research-centre/clinical-trials-registry

• ลักษณะข้อมูล: ทะเบียนการทดลองทางคลินิกของประเทศสิงคโปร์

• การเข้าถึง: ฟรี สามารถสืบค้นออนไลน์ได้

• ประโยชน์ต่อผู้ใช้:

  • แหล่งข้อมูลสำหรับการทดลองทางคลินิกในสิงคโปร์

  • ให้ข้อมูลเกี่ยวกับการทดลองที่กำลังดำเนินการในสิงคโปร์

  • เหมาะสำหรับนักวิจัยที่สนใจการทดลองในสิงคโปร์หรือต้องการศึกษาแนวโน้มการวิจัยในประเทศที่มีความก้าวหน้าทางการแพทย์สูง

4. การเชื่อมโยงระหว่างฐานข้อมูลในเอเชียกับฐานข้อมูลระดับโลก

ฐานข้อมูลการทดลองทางคลินิกในเอเชียส่วนใหญ่มีการเชื่อมโยงกับ WHO International Clinical Trials Registry Platform (ICTRP) ซึ่งช่วยให้ข้อมูลจากฐานข้อมูลเหล่านี้สามารถเข้าถึงได้ในระดับโลก นอกจากนี้ ยังมีการแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างฐานข้อมูลในภูมิภาค เช่น การแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่าง ASEAN Clinical Trials Network กับฐานข้อมูลของประเทศสมาชิก

5. ข้อกำหนดทางกฎหมายและจริยธรรมในการทำวิจัยในเอเชีย

แต่ละประเทศในเอเชียมีข้อกำหนดทางกฎหมายและจริยธรรมที่แตกต่างกันในการทำวิจัยทางคลินิก นักวิจัยควรศึกษาข้อกำหนดเหล่านี้อย่างละเอียดก่อนเริ่มการทดลอง ตัวอย่างเช่น:

• ในประเทศไทย: ต้องได้รับการอนุมัติจากคณะกรรมการจริยธรรมการวิจัยในมนุษย์ และลงทะเบียนกับ Thai Clinical Trials Registry

• ในประเทศญี่ปุ่น: ต้องปฏิบัติตาม Good Clinical Practice (GCP) ของญี่ปุ่นและได้รับการอนุมัติจาก Pharmaceuticals and Medical Devices Agency (PMDA)

• ในประเทศจีน: ต้องได้รับการอนุมัติจาก National Medical Products Administration (NMPA) และลงทะเบียนกับ Chinese Clinical Trial Registry

1. ฐานข้อมูลการทดลองทางคลินิก

1.1 WHO International Clinical Trials Registry Platform (ICTRP)

• ลิงก์: https://trialsearch.who.int/

• ลักษณะข้อมูล: รวบรวมข้อมูลการทดลองทางคลินิกจากทะเบียนทั่วโลก

• การเข้าถึง: ฟรี สามารถสืบค้นออนไลน์ได้

• ประโยชน์ต่อผู้ใช้:

  • ค้นหาการทดลองทางคลินิกที่กำลังดำเนินการอยู่ทั่วโลก

  • ช่วยนักวิจัยหลีกเลี่ยงการทำงานซ้ำซ้อน

  • ให้ข้อมูลแก่ผู้ป่วยเกี่ยวกับการทดลองที่อาจเข้าร่วมได้

1.2 ClinicalTrials.gov

• ลิงก์: https://clinicaltrials.gov/

• ลักษณะข้อมูล: ทะเบียนและฐานข้อมูลการทดลองทางคลินิกที่ใหญ่ที่สุด

• การเข้าถึง: ฟรี สามารถสืบค้นออนไลน์ได้

• ประโยชน์ต่อผู้ใช้:

  • แหล่งข้อมูลหลักสำหรับการทดลองในสหรัฐอเมริกาและทั่วโลก

  • ให้ข้อมูลละเอียดเกี่ยวกับโปรโตคอลและผลการทดลอง

  • เหมาะสำหรับนักวิจัย แพทย์ และผู้ป่วยที่ต้องการข้อมูลล่าสุด

1.3 EU Clinical Trials Register

• ลิงก์: https://www.clinicaltrialsregister.eu/

• ลักษณะข้อมูล: ฐานข้อมูลการทดลองทางคลินิกที่ดำเนินการในสหภาพยุโรป

• การเข้าถึง: ฟรี สามารถสืบค้นออนไลน์ได้

• ประโยชน์ต่อผู้ใช้:

  • แหล่งข้อมูลหลักสำหรับการทดลองในยุโรป

  • ให้ข้อมูลเฉพาะเกี่ยวกับกฎระเบียบและมาตรฐานของ EU

  • เหมาะสำหรับนักวิจัยที่ทำงานในหรือกับสหภาพยุโรป

2. ฐานข้อมูลยาสมุนไพรและการแพทย์แผนดั้งเดิม

2.1 European Union herbal monographs

• ลิงก์: https://www.ema.europa.eu/en/medicines/field_ema_web_categories%253Aname_field/Herbal

• ลักษณะข้อมูล: Monograph ของสมุนไพรที่ใช้ในยุโรป

• การเข้าถึง: ฟรี สามารถดาวน์โหลด PDF ได้

• ประโยชน์ต่อผู้ใช้:

  • ข้อมูลอ้างอิงที่น่าเชื่อถือสำหรับการใช้สมุนไพรในยุโรป

  • ให้ข้อมูลเกี่ยวกับความปลอดภัยและประสิทธิภาพของสมุนไพร

  • เหมาะสำหรับนักวิจัย ผู้ผลิตยาสมุนไพร และผู้กำกับดูแล

2.2 WHO Monographs on Selected Medicinal Plants

• ลิงก์: https://apps.who.int/medicinedocs/en/d/Js2200e/

• ลักษณะข้อมูล: ชุด Monograph ของพืชสมุนไพรที่ใช้ทั่วโลก

• การเข้าถึง: ฟรี สามารถดาวน์โหลด PDF ได้

• ประโยชน์ต่อผู้ใช้:

  • แหล่งข้อมูลอ้างอิงระดับโลกสำหรับสมุนไพร

  • ให้ข้อมูลทางวิทยาศาสตร์และการใช้งานตามภูมิปัญญาดั้งเดิม

  • เหมาะสำหรับนักวิจัย ผู้กำหนดนโยบาย และผู้ปฏิบัติงานด้านการแพทย์แผนดั้งเดิม

2.3 ฐานข้อมูลสมุนไพร กรมการแพทย์แผนไทยและการแพทย์ทางเลือก

• ลิงก์: https://www.dtam.moph.go.th/index.php/th/service-menu/106-general-public/512-2018-07-13-07-47-15

• ลักษณะข้อมูล: ข้อมูลเกี่ยวกับสมุนไพรไทย สรรพคุณ และการใช้งานทางการแพทย์

• การเข้าถึง: ฟรี สามารถสืบค้นออนไลน์ได้

• ประโยชน์ต่อผู้ใช้:

  • แหล่งข้อมูลหลักสำหรับสมุนไพรไทย

  • ให้ข้อมูลทั้งตามภูมิปัญญาดั้งเดิมและการวิจัยสมัยใหม่

  • เหมาะสำหรับนักวิจัย แพทย์แผนไทย และประชาชนทั่วไป

2.4 Ayurvedic Pharmacopoeia of India

• ลิงก์: https://www.ayush.gov.in/publications/ayurvedic-pharmacopoeia-india.html

• ลักษณะข้อมูล: มาตรฐานคุณภาพสำหรับยาอายุรเวทของอินเดีย

• การเข้าถึง: สามารถดูออนไลน์ได้ฟรี บางส่วนอาจต้องซื้อเป็นรูปเล่ม

• ประโยชน์ต่อผู้ใช้:

  • แหล่งข้อมูลอ้างอิงหลักสำหรับยาอายุรเวท

  • ให้ข้อมูลมาตรฐานคุณภาพและวิธีการตรวจสอบ

  • เหมาะสำหรับนักวิจัย ผู้ผลิตยาอายุรเวท และผู้กำกับดูแล

3. ฐานข้อมูลเฉพาะทาง

3.1 Natural Medicines Database

• ลิงก์: https://naturalmedicines.therapeuticresearch.com/

• ลักษณะข้อมูล: ฐานข้อมูลครอบคลุมเกี่ยวกับยาสมุนไพรและอาหารเสริม

• การเข้าถึง: ต้องสมัครสมาชิกและจ่ายเงิน

• ประโยชน์ต่อผู้ใช้:

  • ข้อมูลละเอียดและทันสมัยเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์จากธรรมชาติ

  • มีข้อมูลเกี่ยวกับปฏิกิริยาระหว่างยาและผลข้างเคียง

  • เหมาะสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพ เภสัชกร และนักวิจัย

3.2 Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database (TCMSP)

• ลิงก์: https://old.tcmsp-e.com/tcmsp.php

• ลักษณะข้อมูล: ฐานข้อมูลและแพลตฟอร์มวิเคราะห์สำหรับยาแผนจีนโบราณ

• การเข้าถึง: ฟรี สามารถสืบค้นออนไลน์ได้

• ประโยชน์ต่อผู้ใช้:

  • ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสารออกฤทธิ์และกลไกการทำงานของยาแผนจีน

  • มีเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับการวิจัยเชิงระบบ

  • เหมาะสำหรับนักวิจัยด้านยาแผนจีนและการพัฒนายาใหม่

ข้อแนะนำในการใช้ฐานข้อมูล

1. ตรวจสอบความน่าเชื่อถือ: ใช้ฐานข้อมูลจากแหล่งที่น่าเชื่อถือ เช่น องค์กรรัฐบาลหรือสถาบันวิจัยที่ได้รับการยอมรับ

2. พิจารณาความทันสมัย: ตรวจสอบวันที่ปรับปรุงข้อมูลล่าสุดเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลยังคงทันสมัย

3. ใช้หลายแหล่งข้อมูล: เปรียบเทียบข้อมูลจากหลายแหล่งเพื่อให้ได้มุมมองที่รอบด้าน

4. ทำความเข้าใจข้อจำกัด: แต่ละฐานข้อมูลอาจมีข้อจำกัดเฉพาะ ควรทำความเข้าใจและพิจารณาในการนำข้อมูลไปใช้

5. ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญ: สำหรับการตัดสินใจทางคลินิกหรือการวิจัย ควรปรึกษาผู้เชี่ยวชาญในสาขานั้นๆ เพิ่มเติม

การใช้ฐานข้อมูลเหล่านี้อย่างเหมาะสมจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการวิจัย พัฒนาผลิตภัณฑ์ และการรักษา ทั้งในด้านการแพทย์แผนปัจจุบันและการแพทย์ทางเลือก

Click >>>

• xxx

• xxxx