ConcertAI, ein führendes Unternehmen für AI Software-as-a-Service (SaaS) Technologie und Real-World Evidence (RWE) Lösungen für die Life-Sciences-Branche und das Gesundheitswesen, hat die Veröffentlichung seiner nächsten Generation von Clinical Trial Optimization (CTO 2.0) bekannt gegeben.
„Versuchssponsoren haben eine Reihe neuer Zielsetzungen, die sie erreichen wollen: die Sicherstellung, dass die Versuchspopulation die ultimative Bevölkerung widerspiegelt, die Zugang zum Medikament haben würde; die Erreichung von Diversitätszielen für ethnische, rassische und wirtschaftliche Gruppen, die einzigartig und negativ von einer Krankheit betroffen sind; und die Erfüllung immer höherer Produktivitätsanforderungen für die Identifizierung und Aktivierung von Standorten sowie die Zusammenarbeit mit den Standorten, die am wahrscheinlichsten für die Voraktivierungs-Fähigkeiten sind“, sagte Jeff Elton, Ph.D., CEO von ConcertAI. „Um diese Ziele zu erreichen, ist es notwendig, mit Standorten und Forschern zusammenzuarbeiten, die bisher nicht bevorzugt wurden, Versuche für eine minimale Belastung für Forschungsstandorte und Patienten zu konzipieren und vor allem noch mehr Studien in gemeindebasierte Forschungsumgebungen zu verlegen.“
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CTO 2.0 umfasst nun eine Reihe von Funktionen: (1) klinische Tiefe und Werkzeuge wie Therapiebewertungen, Kaplan-Meier-Überlebenskurven und Cox-Proportional-Hazard-Bewertungen, die alternative Designs mit der größten zugrunde liegenden Forschungsdatensatz für Onkologie unterstützen; (2) Integration von Daten aus elektronisch abgeleiteten, medizinischen Ansprüchen und sozialen Determinanten der Gesundheit; (3) Standort- und Ermittlerinformationen zu aktuellen und früheren klinischen Versuchen aus öffentlichen und privaten Quellen; und (4) operative Versuchsmetriken und Standortprofilinformationen, um Leistung und Fähigkeiten hervorzuheben.
Die Grundlage der Lösung ist eine Studiendigitalisierungsschicht, die jede Tiefe von Ein- und Ausschlusskriterien handhaben kann. Protokolle können relativ zu den Standard-of-Care in verschiedenen Umgebungen und in verschiedenen Zeitperioden bewertet werden, bis hinunter zum individuellen Ereignis oder klinischen Aktivitätsniveau. Es gibt APIs zur Integration früherer Studienprotokolle aus jedem Legacy-System von Datensätzen. Optimizer- und Empfehlungs-Engines können Studienoptimierungen auf Studienebene bereitstellen und die Standortauswahl halbautomatisieren. Zusätzliche APIs können frühere Standortumfrage-Daten und Ermittlerdatenbanken integrieren, um Lösungen innerhalb der klinischen Analytik- und klinischen Betriebsorganisation zu vereinfachen und zu vereinheitlichen. Die SaaS-Technologie wird Forscher und Kliniker bei der Auswahl der am besten geeigneten Standorte für klinische Studien unterstützen, indem sie potenzielle Patienten und frühere Studienleistungen an diesen Standorten ausbalancieren, um die höchste Erfolgswahrscheinlichkeit für eine klinische Studie zu erreichen. Um sicherzustellen, dass Studien über unterschiedliche Einstellungen durchgeführt werden können und die neuesten digitalen Studienlösungen nutzen können, die die direkte EMR zu EDC unterstützen, nutzt CTO 2.0 die neuesten klinischen Informatikintegrationen und Datenstandards, um sicherzustellen, dass Forschung im großen Maßstab durchgeführt werden kann und erweiterte Standards der Pflege erfüllt oder übertroffen werden.
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„Früher nutzten Kliniker früher veröffentlichte Protokolle und kürzlich genehmigte Studien bei derselben Krankheit, um Versuchsdesigns für neue Studien zu informieren“, sagte Ronan Brown, Chief Operating Officer von ConcertAI. „Das ändert sich jetzt. Wir werden nun vermehrt auf groß angelegte, mehrfach bereitgestellte, klin
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