臨床試驗數據質量因其與研究結果可靠性及監管審批成敗存在直接關聯，當來到 2025 年，伴隨技術進步這種在科技層面逐步向前推進的情況，還有監管要求提升這般在規范層面向上遞增的現象發生時，使得數據管理所面臨的標準被推向更高處，新的挑戰也一并涌現，而申辦方被要求需提前知曉這些會對自身產生影響的變化情況，并做好與之相應的準備工作。

預計于 2025 年被認為將成為所有臨床試驗基本要求的電子數據采集，需使用那經過驗證且要符合監管機構最新技術要求的電子數據采集系統（EDC），該系統以確保數據采集在準確性與完整性方面得以達成，其應具備可進行完善權限管理以及記錄操作日志之功能，使得所有數據修改均會留下審計痕跡。

鑒于數據質量控制正面臨愈發嚴苛的要求，那么由申辦方所承擔的職責便是建立一套能夠做到實時核查數據的機制，于數據錄入這一特定階段對其展開涵蓋邏輯檢查以及數值范圍驗證等方面的相關操作；而針對那些具有關鍵意義的數據而言，實施100%源數據核查（SDV）這一舉措是極為必要的，以此來保障電子數據和原始醫療記錄可以處于完全一致的狀態之中；并且數據管理人員必須要依照規定定期運行相應的質控程序，以便能夠及時察覺到并且解決數據所出現的諸多問題。

對于安全性數據管理而言，由于其在整個體系里扮演著尤為關鍵且需格外受重的角色，鑒于形勢發展等多方面要素考量，到2025年被強制要求去構建一套相較于以往更為完備的涵蓋安全性數據收集以及報告工作的系統性架構；而其中所有涉及到的嚴重不良事件（SAE），從完成收集直至評估的整個流程，都必須得嚴格在24小時這一限定的時間范疇之內達成，后續還得依據既定的規定時限去完成報告；與此同時還需要去建立專門針對安全性的數據庫，并且要定期針對該數據庫去展開安全性信號的檢測與分析這類工作，旨在借由此種方式能夠盡可能確保潛在風險被及時發現。

鑒于當下對數據歸檔以及保存的要求趨向更為規范，所有試驗數據務必以電子的形式予以歸檔保存，以便確保數據無論是在完整性方面，還是可讀取性這一關鍵特性上，均能夠得到切實保障。與此同時，一種完善的數據備份連同災難恢復的機制應當被建立起來，其目的便是為了切實保障數據的安全。而關于數據保存期限，是需要嚴格符合監管所提出的要求的，這其中通常所要求的是需保存至試驗結束之后的至少五年時間，至于這其中所蘊含的詳細規則以及背后的深層考量，想必是有著一系列復雜且相互關聯的因素交織而成的，只是在此難以詳盡闡述。

預計在2025年將會有更多被應用于數據清理及質量控制方面的AI工具，因其能夠助力自動識別數據異常與邏輯錯誤以此提高數據管理效率，所以人工智能技術在數據管理當中會發揮更大作用，但需注意這些工具只有經過充分驗證，才能夠確保自身可靠性以及準確性。

人員培訓連同相關要求處于持續提升情形，作為數據管理人員來講需要被施以更具專業性之培訓且將最新數據管理技術與規范加以掌握，鑒于此定期開展的繼續教育是必需的以便對最新監管要求及技術發展情況進行知曉。從數量層面而言團隊應當配備充足的合格數據管理人員旨在確保數據管理工作之質量。數據管理工作自始至終均需質量監控介入其中，具體而言從數據采集直至歸檔的每一個環節均應當建立起相應質量指標予以監控，并且需定期開展內部質量審核從而能夠將存在問題發現并加以改進，不僅如此還要做好隨時接受監管機構核查的準備，以此來保證所有的數據管理活動皆契合規范方面的要求。

隨著那各種各樣新出現的并需加以實施的要求逐步落地之時，預計到2025年進行臨床試驗數據管理這一工作將會以更趨規范化以及標準化的態勢來得以開展，而申辦方需要對規劃予以提前性地考慮并投入那些被認為是必要的資源，從而確保數據管理相關工作能夠與最新出臺的要求實現契合，畢竟高質量的數據管理不僅僅應當被視作是一種監管層面的嚴格要求，更是對于確保臨床試驗在科學性以及可靠性方面的重要保障所在。