Labordaten aus klinischen Studien automatisch auswerten
KI verarbeitet klinische Labordaten, identifiziert statistisch auffällige Werte, erstellt vorformatierte Tabellen für den Clinical Study Report und markiert potenzielle Sicherheitssignale.
Das Problem
Biostatistiker und Data Manager verbringen Wochen mit Datentransformation, Ausreißeridentifikation und Tabellengenerierung aus klinischen Labordaten für den CSR.
Die Lösung
Klinische Daten-Pipeline: KI verarbeitet CDISC-konforme Datensätze, erstellt standardisierte Outputs und flaggt Laborwerte jenseits der klinisch relevanten Schwellenwerte.
Der Nutzen
Datenverarbeitungszeit pro Studie um 30–50 % reduziert. Sicherheits-Flags frühzeitig identifiziert.
Produktansatz
CDISC-Daten-Pipeline + KI-Analytik (z.B. SAS Viya, KNIME, Medidata Clinical Data Studio)
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Die vollständige Analyse enthält
- Kosten- & ROI-Vergleich
- Konkrete Tool-Empfehlungen
- Praxisszenario aus der Beratung
- Häufige Einstiegsfehler
- Realistischer Zeitplan
- DSGVO-Hinweise für DE
Passt das zu dir?
- Ihr führt gleichzeitig mindestens 3 klinische Studien mit Laborendpunkten durch
- Euer Datenstandardisierungsprozess (SDTM/ADaM) läuft manuell in SAS oder R
- Data Manager verbringen mehr als 30 % ihrer Zeit mit Labordaten-Cleaning und Tabellengenerierung
- Ihr habt ein validiertes EDC (z.B. Medidata Rave, Oracle Clinical) im Einsatz
- Regulatory Affairs fordert CDISC-konforme Submissions für FDA oder EMA
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