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Analyse des données structurées et non structurées sur les patients

Recueille des données structurées et non structurées des dossiers médicaux électroniques des patients et, grâce au traitement du langage naturel, crée un profil détaillé des principaux résultats cliniques pour que le patient puisse les comparer aux critères d'admissibilité des essais.

Critères d’essai détaillés pour l'exploration de données

Intègre des essais cliniques sur place à partir du site www.clinicaltrials.gov et, grâce au traitement du langage naturel, comprend leurs données cliniques et les critères d’inclusion et d'exclusion.

Dresse une liste des options d'essais pertinentes

Fournit rapidement au clinicien une liste de classement des essais pertinents pour un patient ainsi que les essais dont il a été exclu.

Fournit un plan de travail pour gérer le recrutement

Fournit aux coordonnateurs d'essais cliniques un plan de travail pour aider à gérer les patients tout au long du processus de recrutement et à partager les progrès entre les réseaux en temps réel.

Prend en charge la désignation proactive des patients

Examine continuellement la population de patients disponibles pour déterminer leur admissibilité éventuelle à tous les essais sur le site et met à jour les tableaux de suivi.

Études de cas

Image de l'étude de cas

Le jumelage des essais de la clinique Mayo fait augmenter le nombre d’inscriptions aux essais sur le cancer du sein

Mayo Clinic
Lire l'étude de cas

Utiliser IBM Watson pour trouver rapidement des essais cliniques auxquels leurs patients pourraient être admissibles

Highlands Oncology Group