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治験 X 機械学習 = 品質保証

治験
X
機械学習
=
品質保証

世界的に治験の複雑さが増し、モニタリングやレビューがますます困難になっています。 治験結果に影響を及ぼす可能性のある重要なデータ品質の問題を特定するには、 治験実施計画書の遵守やデータ入力を評価するために適用される現在の実施基準だけでは不十分です。

100

2010年以降

の治験数

治験臨床試験における指数関数的成長

> 80%

複数の国からの

データを用いる治験の割合

データモニタリングおよびレビューの複雑さ

750

京バイト

毎日のデータ量

大量に存在する多種多様なデータ

ライフサイエンスのためのインテリジェントプラットフォーム

高度な特許取得済みAI分析機能と最先端の機械学習テクノロジーを活用し、データを有意義な情報に変換して、 治験結果の予測を継続的にモデリングし、安全性モニタリングを強化して各治験の成功の可能性を高めます。

完全に
最適化された
品質管理

インテリジェントな機械学習テクノロジー

上市までの
時間を短縮

詳細については、TRIAL ASSURANCE
関連資料をダウンロードしてください。

新薬の承認を妨げる重要なデータ品質の問題は何ですか?
(ケーススタディ)

機械学習によってデータ品質がどのように改善されますか?
(ウェビナー)

新薬を早く市場に投入するには?
(ファクトシート)