Clinical Data Studio

臨床試験チームは、多くのデータソースや役割にまたがるシグナルに基づいて行動する必要があります。作業が分断されていると、リスクの表面化が遅れ、意思決定が遅くなります。

Medidata Clinical Data Studio (CDS) は、Medidataおよび外部ソースからのデータを単一のレビューおよびモニタリング環境に接続し、品質を維持して試験を計画通りに進めます。

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Video transcript: Exponential growth in data volume, variety, and velocity. Rising complexity of protocols and operations. Your data quality, trial efficiency, and patient safety are increasingly at risk. Imagine if study teams weren't working in silos on different out of date datasets and slowed down by manual repetitive tasks. Imagine a new reality for data quality management. Introducing Metadata Clinical Data Studio. One experience to automate listings review, query management, and dataset reconciliation. An integrated low code, no code workspace to eliminate data bottlenecks and enable easy dataset generation. A single view for deep insights into risk, patient profiles, and safety signals. Built on the metadata platform. The first transformative data quality management experience putting AI and automation at the core. Unlocking the power of clean data throughout your trials. The first shared real time view of the data bringing study teams together like never before. Metadata Clinical Data Studio. One unified experience across all roles, across all data for total data quality oversight. One experience, automating multi source data ingestion and integration, minimizing data handoffs across different systems and vendors, using AI to derisk data review and reconciliation, expediting risk and anomaly detection, delivering insights faster, and mitigating potential issues sooner. Complete data review and reconciliation to eighty percent faster. Reduce KRI configuration time by eighty five percent and be up and running in as little as three days. Experience the new reality of data quality management. Metadata Clinical Data Studio.

信頼性の高い試験の
オーバーサイト

コアデータレビューは、臨床データマネジメント、中央モニタリング、リスク管理、メディカルモニタリングを単一の環境でサポートします。チームは状況に応じてデータをレビューし、リスクを早期に評価し、明確なオーバーサイトを維持できます。

接続されていないツール間を移動する代わりに、チームは同じデータから作業することで、より迅速で信頼性の高い意思決定をサポートします。

データ統合
データレビュー
患者プロファイル
RBQM
監査証跡レビュー
リスト作成時間の短縮
90 % 
データレビューのサイクルタイムの短縮

(1サイクルあたり)
80 % 
患者プロファイルレビュー時間の短縮
50 % 
シグナルからアクションまでの時間を短縮
83 % 

統合データの力

より迅速なデータレビュー

データレビューを加速し、データ品質を確保

AIと自動化により、すべての臨床試験データを一元的にレビューします。

データマネージャーは統合データに早期にアクセスし、サイクルごとにデータレビューのサイクルタイムを最大80%短縮することで、よりクリーンなデータをより迅速に提供します。

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製薬企業・CROから選ばれる信頼

増大するデータ需要と、スピードと効率性に対する顧客の期待に応えるため、当社はClinical Data Studioを選びました。

Evan Hughes
Vice President, Clinical Data Science

データのサイロ化を解消し、現在のソフトウェアスタックにシームレスに統合すると同時に、すべてのデータソースにわたって品質と完全性を維持します

Shobha Dhadda, PhD
Chief Clinical Science & Operations Officer

リアルタイムのデータを確認して異常を特定し、データの傾向と問題を追跡し、それらの問題を解決して、よりクリーンなデータベースを実現できます。Clinical Data Studioは、データベースロックのタイムラインを短縮するのに役立ちます。

Swathi Vasireddy
Associate Director, Clinical Data Management

受賞歴

Medidata Clinical Data Studio
2025 SCOPE Best of Show Award

業界からの評価

Medidata Clinical Data Studio
2025 SiliconANGLE theCUBED Awards

ヘルスケア、ヘルステック、メドテック分野向けのAI搭載製品

受賞歴

Medidata Clinical Data Studio 

2024 Best Sponsor-facing Technology Initiative

受賞歴

Medidata Clinical Data Studio 2024 SCOPE EU Best of Show Award

業界からの評価

Medidata Health Record Connect & Clinical Data Studio
2024 Pharmaceutical Technology Excellence Awards

イノベーションおよび製品発売部門

業界からの評価

Medidata Clinical Data Studio
2024 Enterprise Asia International Innovation Award

注目のリソース


デモ:AIを活用したデータ品質管理の実践

Clinical Data Studioが、ローコードかつAI対応の環境でどのようにデータを統合し、リアルタイムレビューをサポートして技術的負担を軽減するのか、ぜひご覧ください。

動画を視聴
Video transcript: Medidata Clinical Data Studio is a transformative AI powered data quality management experience created for study teams to work as one. Multi source data is integrated, transformed and analyzed to shorten timelines, reduce risks and ensure patient safety. In this demonstration you'll see how non Medidata sourced data can be ingested and validated, how data can be standardized, and how your clinical programmers can create new data sets combining Medidata and non Medidata sourced data, all in a no low code environment that reduces technical burden and speeds up data availability for review and analysis. As a clinical programmer, I can log in and access all of my data. This is where I can navigate to ingest or import my non Medidata data sources. Here I can see all of my different data sets from a particular vendor or data source, and all the versions of the imported data. I can easily define the data transfer agreement for an imported data set. Here I have a partially imported data set where some of the data doesn't comply with the data transfer agreement. I can configure the expected data type for each column and select which fields are the data's identifying keys. This enables the system to provide real time validation checks on imported data to ensure it is in the correct format. I can see here that I have imported data that has some values that don't match the expected data types. And I also see I have some missing data, as it's been automatically flagged to me. Here I can see I have data sets from RAVE EDC that flow automatically into Clinical Data Studio. I also see all of the different non Medidata sourced data sets that have been ingested and any derived data sets that I've created. More on that later. Let's look at the AlertLab ranges data set that I just imported. I can preview this data set directly and ensure that it meets my needs, before activating it for downstream activities such as data review, risk management and safety review. I can see which data sets are activated here. Once different sources are brought into Clinical Data Studio, clinical programmers can explore, standardize, and transform data in a no low code experience for further downstream analysis or submission. Let's see how I can standardize data and create derived datasets. I can perform unit conversion directly within the system instead of having to do this externally in an Excel file or using SAS programming. Clinical Data Studio helps automate unit conversions by providing a library of thousands of SI units, analytes, and conversion factors. I can also see my unit conversion updates in real time. Clinical Data Studio remembers the conversions so that new imports from the same data source are automatically converted. So now I have datasets from Medidata and non Medidata sources that have been standardized. As you've seen just now, these can be directly activated for downstream use. However, you probably won't want to use the datasets in isolation. Instead, you can combine data from multiple sources to enable your data managers, central monitors, and medical monitors to get a comprehensive view of patient data quality and safety. Clinical Data Studio enables the creation of derived dataset, again in a no low code experience. On the left I have access to all of my data sets, whether metadata or non metadata source. On the right is an example of a data set derived from combining two data sets. The alert lab ranges I previously imported and data imported from a central lab. I don't need to use a programming language to do this. I can simply drag and drop the data sets onto the canvas and then select the operators such as join, union, and pivot, and then specify the matching conditions and fields to define how the data sets are to be combined. As I configure it, I can see the derived combined data set in real time. With Clinical Data Studio, clinical programmers can quickly and easily, in a no low code experience, ingest, standardize, and transform data from multiple metadata and non metadata sources to make it available for review and analysis.
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その他のリソース


より詳細なガイダンスや関連資料をご覧ください。

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よくあるご質問

はい。Clinical Data Studioは、MedidataおよびMedidata以外のシステムを含む複数のソースからデータを取り込み、標準化し、統合するように設計されています。セルフサービスでのデータインポートと検証を可能にし、データマネージャーやモニターは、ソースに関係なく、すべての臨床試験データを単一の統合された場所でレビューできます。

このソリューションは、AIと自動化を活用して、データサーベイランスと品質モニタリングのワークフローを合理化します。具体的なAI機能には、データ照合の支援や、生成AIを活用した監査証跡レビューの提供が含まれます。これにより、ユーザーは臨床プログラマーの支援を必要とせず、自然言語を使用して監査証跡データを照会できます。

Clinical Data Studioを利用することで、企業は手作業の大幅な削減を報告しており、これにはリスト作成時間の最大90%削減、および1サイクルあたりのデータレビューサイクルタイムの80%削減が含まれます。 

はい。Clinical Data Studioは、臨床開発チームがプラットフォーム内で直接、重要リスク指標(KRI)や品質許容限界(QTL)を設定・監視できるようにすることで、リスクベースの戦略を一元化します。AIと自動化を用いて異常を検知し、実施医療機関のパフォーマンスリスクを特定し、プロセスの早い段階で被験者の安全性の問題を明らかにします。



はい。Medidataは、お客様とパートナー様向けに、自己学習型とインストラクター主導型の両方を含む、さまざまなトレーニングオプションを提供しています。利用可能なコースの詳細やリソースへのアクセスについては、Medidata Global Education and Trainingのセクションをご覧ください。