Coder+
臨床用語のコーディングが、手作業によるボトルネックや試験におけるエラーの原因であってはなりません。
Medidata Coder+は、Rave EDC内でAI主導のメディカルコーディングを適用し、9,000万件を超える過去のコーディング決定でトレーニングされたモデルを使用して、信頼性の高い予測を生成し、複数の試験にわたるスピードと一貫性を向上させます。
精度を犠牲にすることなくコーディングを迅速化
Coder+は、レビューのための明確な信頼性しきい値を維持しながら、1用語あたりのコーディング時間を数分から数秒に短縮します。
モデルが新しいコーディング決定を取り込むにつれて予測の精度が向上し、手作業の労力と下流工程での手戻りを削減できます。
96%の精度でAI自動コーディング予測を適用
コーディング精度を継続的に向上
手動コーディングを削減し、複雑なタスクを自動化
レビューと手戻りのサイクルを短縮
メディカルコーディングのパフォーマンスを再定義
信頼度に基づく自動化
確信を持ってコーディング
Coder+は、9000万件を超える過去のコーディング決定でトレーニングされた予測コーディングアルゴリズムを使用しています。
各予測には信頼度レベルが含まれているため、信頼度が高い場合は自動化に任せ、専門家によるレビューが必要な箇所にのみ集中することができます。
注目のリソース
治験における 正確なメディカルコーディングを加速
メディカルコーディングにおけるAIはどのように検証されるのでしょうか？ Coder+のアルゴリズムがどのように開発、トレーニング、性能テストされたかをご覧ください。信頼性のしきい値や実環境での精度結果も含まれています。
ホワイトペーパーを見る
よくあるご質問
Coder+が提供する自動コーディング予測の精度はどのくらいですか？
Coder+は、9,000万件以上の過去のコーディング決定でトレーニングされた機械学習アルゴリズムを使用して、非常に精度の高い予測を提供します。システムが生成した予測が高い信頼性のしきい値に達した場合、使用される特定の辞書に応じて、精度は93～96%になると予測されます。
Coder+はRave EDCとどのように統合され、ワークフローを効率化しますか？
このシステムはRave EDCと緊密に統合されており、病歴や有害事象などのフィールドのverbatim（逐語句）は自動的にCoder+にフラグ付けされます。手動での閲覧や検索には数分かかる場合がありますが、Coder+はこれらのverbatimを数秒で自動的にコーディングでき、コーディングの決定は自動的にRave EDCに返されてコード化された回答が入力されます。
EDCのビルドに影響を与えることなく、試験の途中で試験設定を更新することはできますか？
はい。コーディング関連のすべての試験設定は、EDCシステムではなく、Coder+内に直接含まれています。このアーキテクチャにより、初期設定が迅速化され、Rave EDCの試験ビルドを修正することなく、試験の途中での変更をより簡単かつ迅速に行うことができます。
AIが特定のverbatim term（逐語句）を自動的にコーディングできない場合はどうなりますか？
自動生成された予測が必要な信頼性の一致基準を満たさない場合、システムは手動介入のプロセスを効率化します。メディカルコーダーは、プラットフォームの高度な閲覧および検索機能を利用して、独自の辞書の一致を迅速に見つけて適用することができます。
Medidataはクライアントやパートナー向けにトレーニングを提供していますか？
はい。Medidataでは、お客様および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。