プロトコル最適化
プロトコルの複雑さや、実環境におけるパフォーマンスの可視性が限られているため、科学的に厳密で、かつ運用上実行可能な試験をデザインすることは困難です。
Medidata Protocol Optimizationは、独自の業界横断的なデータでトレーニングされたAIを活用し、計画されたプロトコルを類似試験の過去の実績と比較評価します。これにより、非効率な点を早期に発見し、試験開始前にデザインを改善できるよう支援します。
リスクを早期に特定。実現可能性を向上。
アクティビティレベルのメトリクス
標準化された業界横断的な試験データ
AIを活用した予測モデリング
シナリオ
プランニング
よりスマートな試験デザインを 成功へ
確信を持ってデザイン
科学的厳密性と運用実行性の両立
プロトコルの決定は、最初の被験者が登録されるずっと前から、試験のパフォーマンスを左右します。
業界横断的なベンチマークと予測モデリングを使用して、デザインの選択肢を早期に評価します。
変更をシミュレーションすることで、登録、維持、コスト、施設と被験者の負担への影響を理解し、最初から科学的厳密性と運用上の実現可能性のバランスを取ることができます。
よくあるご質問
「プロトコル最適化」は、プロトコル変更の回数を削減するためにどのように役立ちますか？
このソリューションにより、プロトコルが最終決定される前に、その実施可能性を確信をもって評価できます。標準化された、複数の治験依頼者にまたがるデータを活用してリスク要因を早期に特定することで、チームはデザイン変更がオペレーションに与える影響を事前に評価でき、試験ライフサイクルの後期におけるコストのかかる変更の必要性を大幅に削減します。
「プロトコル最適化」は、デザイン変更が被験者登録と継続に与える影響を予測できますか？
はい。「プロトコル最適化」は、AIを活用した予測モデリングを使用してシミュレーションを実行し、特定のでデザイン要素（手順や来院頻度など）が主要なアウトカムにどのように影響するかを予測します。これにより、被験者登録率、脱落率、タイムラインへの予測される影響を確認でき、リスクを積極的に特定し、軽減するのに役立ちます。
このプラットフォームでは、実施医療機関と被験者の負担を評価できますか？
はい。実際の試験データとプロトコルを比較評価（ベンチマーク）し、アクティビティおよび来院レベルで被験者と実施医療機関の負担を正確に定量化できます。この機能により、コスト要因となりうるものを特定し、より無駄がなく、負担の少ない試験を実施医療機関に提示することが可能になり、被験者募集と継続のアウトカムを直接的に改善します。
「プロトコル最適化」の予測モデリングは、どのようなデータに基づいていますか？
このソリューションは、38,000 件以上の試験と1,200 万人以上の被験者からなる、業界最大級のデータセット（業界を横断するグローバルな臨床試験データで構成）からインサイトを生成します。この広範なデータ基盤により、AIは実施医療機関、被験者、適応症レベルのデータを、お客様の特定の試験に合わせた明確で実用的なシナリオに変換することができます。
Medidataは、顧客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は、お客様とパートナー向けに、自己学習型とインストラクター主導型の両方のコースを含む、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グローバルエデュケーション＆トレーニングのセクションをご覧ください。