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Rave Centralized Statistical Analytics

Rave CSA (Centralized Statistical Analytics)

顕微鏡で臨床データを
観察する

Rave CSAはデータの集約と視覚化を超えたものです。機械学習を活用し高度な異常検出をするため、既知のリスクと未知のリスクをより迅速かつ正確に識別できます。プログラミングの努力や統計の専門知識がなくても、臨床試験のパフォーマンスとデータ品質についてすぐに理解できます。臨床試験プロセスにおける効率的な部門間コラボレーションのために、単一または包括的な視点から作業が可能です。

臨床試験データの質を向上させるために機械学習を使用して、未知の発見を。

Why Rave CSA?

データ品質の問題を軽減

手作業によるデータレビューは手間がかかります。手動のデータレビューは、患者や施設をまたいでより広範なデータ品質の問題や、視覚的および簡単に検出できない問題を特定するのには役立ちません。 Rave CSAは、複数のソースやフォーマットからデータを取り込むのにかかる時間を大幅に節約できます。何百万ものデータポイントにわたるパターンや傾向を特定し、典型的なデータ品質評価以上の問題を特定することに何時間も費やす必要はありません。 Rave CSAを使用すると、編集チェック、ソースデータの検証、クエリ、およびSASデータ管理を省略できます。

規制上の課題を回避

例えば、低評価の施設によって、臨床試験を遅らせたり、試験全体を台無しにしたりしないでください。 Rave CSAを使用すると、個々の施設でのパフォーマンスの偏差を特定し、1人の患者またはすべての患者間で矛盾にフラグを立て、有害事象報告の相違を見つけ出し、一般的なデータの不規則性に注意を払い、そして最も重要な不正行為を特定します。

タイムリーな是正措置を実施

試験の早い段階でのデータ駆動型の洞察は、リスクアセスメント、機能品質計画、モニタリング計画、およびプロトコル設計を含む分野における意思決定の改善および迅速な是正措置または予防措置につながります。 Rave CSAから収集した洞察を武器にして、繰り返し発生する問題を防ぎ、タイムリーな是正措置と予防措置を講じることにより、施設と患者に対して早期に教育や指導を行うことができます。

Medidataの専門家による臨床試験におけるアナリティクスと機械学習の活用についてご紹介します。

What can you do with Rave CSA?

患者プロファイル

Rave CSAは、業界最先端の患者プロファイル設計を活用して、患者レベルの重要データの安全性と医学的レビューを可能にします。それは患者の全体像を提供するために複数の試験特有の情報源からのタイムリーな方法で集められ、マスターされ、そして統合されたデータを使います。患者プロファイルの簡単なデモをご覧ください。

試験および施設レベルのダッシュボード

Rave CSAは、調査したデータの質に基づいて、施設全体および試験のグレードなどを纏めた便利なダッシュボードを提供します。試験に関するダッシュボードと施設レベルのダッシュボードの簡単なデモをご覧ください。

KRI テーブル

Rave CSA主要リスク指標(KRI)機能は、試験特有のニーズに基づいて施設の傾向を識別します。データ品質に影響を与える可能性がある臨床データの問題と同様に、施設固有または国レベルの行動上またはパフォーマンス上の問題について中央監視チームに警告するのに役立ちます。 KRIテーブルの簡単なデモをご覧ください。

One-View テーブル

Rave CSA One-View テーブル機能は、問題に優先順位を付け、最も重要な問題にフラグを立てます。データ管理者は、施設や患者ごとに個々の変数の視覚化をナビゲートするためのさまざまなオプションを提供します。 One-View テーブルの簡単なデモをご覧ください。