KI-basiertes System zur Planung klinischer Studien-Szenarien
Wir haben ein fortschrittliches System zur Planung klinischer Studien-Szenarien entwickelt. Das System nutzt AI und NLP zur Analyse großer Mengen medizinischer Protokolle, unterstützt Entscheidungen und beschleunigt die Studienplanung.
Verwaltung großer klinischer Datensätze
Die Planung klinischer Studien erfordert Antworten auf zentrale Fragen zu Stichprobengröße, Einschluss- und Ausschlusskriterien sowie Bewertung von Wirksamkeit und Sicherheit.
• Bestehende Protokolle waren unstrukturiert und zu umfangreich für manuelle Verarbeitung.
• Der Kunde verfügte nicht über internes ML- oder NLP-Know-how.
• Ziel war die Entwicklung eines Empfehlungssystems, das die Planung beschleunigt, erleichtert und Kosten senkt.
Die manuelle Verarbeitung von Hunderttausenden klinischer Studienprotokolle ist praktisch unmöglich. Wir benötigten strukturierte AI-Lösungen, die die wichtigsten Informationen extrahieren.
AI, NLP und modulare Microservices
Wir implementierten ein umfassendes System auf Basis künstlicher Intelligenz, Natural Language Processing (NLP) und Microservice-Architektur, das eine effiziente Planung klinischer Studien-Szenarien ermöglicht.
Named Entity Recognition (NER) mit BERT
- Extraktion wichtiger Begriffe aus klinischen Dokumenten, z. B. Medikamentennamen oder Patientenkennzahlen.
- Einsatz von BERT-Transformermodellen, angepasst an die umfangreiche klinische Protokollbasis.
- Automatisierte Erstellung von Trainingsdaten-Sets zur schnelleren Anpassung der Modelle an neue Begriffe und Terminologie.
Regelbasierte Methoden
- Einsatz regelbasierter Verfahren, einschließlich regulärer Ausdrücke und Part-of-Speech-Erkennung, zur Identifikation vorhersehbarer medizinischer Phrasen.
- Flexible Python-Frameworks, die es Fachexperten ermöglichen, eigene Regeln hinzuzufügen und das System an spezifische Anforderungen anzupassen.
Textklassifikation
- Automatische Zuordnung von Textabschnitten zu Kategorien, z. B. Studienziele oder Schlüsselsektionen von Protokollen.
- Nutzung kontextbasierter BERT-Modelle, trainiert mit manuell annotierten Daten, zur Steigerung der Klassifikationsgenauigkeit.
Microservice-Architektur
- Skalierbare Microservices für NER und Textklassifikation, die parallele Verarbeitung großer Datenmengen ermöglichen.
- Unterstützung iterativer Modelltrainings, Vorhersagen und kontinuierlicher Optimierung in Echtzeit.
- Integration intuitiver, mobiler Benutzeroberflächen zur effizienten Datenerfassung und Verarbeitung durch Analysten vor Ort.
Intelligente und skalierbare Planung klinischer Studien durch AI
Die Implementierung unseres AI- und NLP-basierten Systems brachte messbare Vorteile für den Kunden:
- Schnellere Datenverarbeitung – automatische Analyse klinischer Protokolle beschleunigte die Informationsextraktion um 70% und reduzierte manuelle Arbeit erheblich.
- Höhere Präzision – die Erkennung relevanter medizinischer Begriffe und Konzepte erhöhte die Genauigkeit um 90% und minimierte Fehler.
- Effizientere Planung – schnelle Erstellung und Überprüfung von Studienszenarien steigerte die operative Effizienz um 60%.
Das System ermöglichte datenbasierte, schnellere und verlässlichere Entscheidungen, verkürzte die Planungs- und Durchführungszeit klinischer Studien und senkte die Kosten.
AI in Planung und Analyse klinischer Studien
Welche Vorteile bietet AI bei der Analyse klinischer Protokolle?
AI ermöglicht die automatische Verarbeitung von tausenden Seiten, Identifikation relevanter Informationen und Reduktion menschlicher Fehler. Dadurch wird die Analyse schneller, präziser und weniger belastend für Forschungsteams.
Was ist NER (Named Entity Recognition) und warum ist es wichtig?
NER erkennt automatisch relevante Elemente im Text, z. B. Medikamentennamen, Patientenparameter oder Einschluss-/Ausschlusskriterien. Dadurch werden Daten sofort strukturiert und analysierbar, was die Studienplanung erheblich beschleunigt.
Kann sich das System an neue Protokolle und medizinische Terminologie anpassen?
Ja. Durch iteratives Training von BERT-Modellen und automatische Erstellung von Trainingssets kann das System schnell auf neue Begriffe, regulatorische Änderungen und spezifische Studienanforderungen reagieren.
Ist die Integration von AI in bestehende klinische Tools kompliziert?
Dank der Microservice-Architektur ist die Integration einfach und flexibel. Das System kann als unabhängiges Modul betrieben oder in bestehende Plattformen integriert werden, ohne laufende Forschungsprozesse zu stören.
Erfüllt das System Anforderungen an Datensicherheit?
Ja. Die Architektur wurde für DSGVO-Konformität entwickelt. Microservices und Datenpipelines können on-premise oder in der Cloud betrieben werden, mit Zugriffskontrolle, Verschlüsselung und Protokollierung.
