Die klinischen Studien basieren auf zahlreichen Informationsquellen, deren Verarbeitung kontrolliert werden muss
Obwohl weitgehend digitalisiert, verbinden sich die Systeme zur Datenerfassung in klinischen Studien noch nicht mit den DPI. Daher werden die klinischen und biologischen Daten des DPI manuell in elektronischen Beobachtungsheften (eCRF) übertragen. Die erneute Erfassung dieser Daten, die je nach Studienprotokoll und DPI-Inhalt 13 bis 75 % der Daten der klinischen Studien ausmacht, bindet heute viele Ressourcen und ist eine Quelle vermeidbarer Fehler.
Ein weiteres wichtiges Ziel klinischer Studien ist die Rekrutierung eines repräsentativen Patientenpanels und von Interesse für die Studie. In diesem Zusammenhang erweisen sich die breiten Sprachmodelle, die wir verwenden, auch als sehr leistungsfähig, um eine große Anzahl von Patienten anhand medizinischer Datenbanken zu bewerten (siehe Veröffentlichung)
1. Integration in Ihren Kontroll- oder Patientenrekrutierungsplan
Unsere Lösung unterstützt und stärkt den von den klinischen Forschungsassistenten definierten Kontrollplan, indem sie die Kohärenz zwischen externen Datenquellen und den Eingaben in die EDC oder CDMS überprüft. Wir definieren gemeinsam einen Anwendungsbereich und eine Liste von Entitäten, die überprüft werden sollen, sowie Kohärenzprüfungen auf der Grundlage der medizinischen Sprachanalyse.
2. Mit der Fähigkeit, 100% der CRF und medizinischen CR des DMP zu analysieren
Die Sprachanalysetechnologien, die wir entwickeln, ermöglichen es uns, massenhaft Tausende von Berichten zu analysieren und Inkonsistenzen zwischen verschiedenen Datenbanken/Quellen zu identifizieren. Die erreichte Genauigkeit variiert je nach zu extrahierenden Entitäten, liegt im Allgemeinen jedoch bei 85% bis 95%, was es ermöglicht, die Kosten der Kontrollen zu reduzieren
3. Die Untersuchungen können durch unser Tool PraxyConsultation unterstützt werden
Im Falle von Patientenanrufen zur Durchführung von Untersuchungen kann unsere Lösung PraxyConsultation für die Zusammenfassung von Gesprächen und die Extraktion strukturierter Daten auch eingesetzt werden, um Zeit und Genauigkeit zu gewinnen Siehe PraxyConsultation Diese Daten werden natürlich vom Forscher überprüft und validiert
Lösung HDS Saas oder On-Premise
Bezahlung nach Ergebnis und Nutzung
in Abhängigkeit von der Anzahl der erkannten Fehler und der Genauigkeit der Fehlertektion
Genauigkeitsgewinn
für klinische Forschungsassistenten : PraxyData ermöglicht es, 100% der Beobachtungshefte set CR medizinisch zu überprüfen
Skalierbarkeit und Geschwindigkeit
Die Lösung wird schnell bereitgestellt, um Tausende von Akten zu kontrollieren