Medidata Clinical Data Studio

Clinical Data Studio의 데이터 환경

Data Surveillance Data Quality Management

환자 데이터 관리와 임상 데이터 관리 효율 개선

Data Surveillance는 데이터 처리 자동화, 로우 코드 변환 기능, 드래그 앤 드롭 데이터 리스팅 빌더, Rave EDC 데이터의 자동 쿼리 생성, 외부 데이터 관련 이슈 관리, AI 기반 데이터 reconciliation, 환자 프로파일 및 시각화를 제공합니다.

종합적인 데이터 및 위험 감시

Data Quality Management는 Data Surveillance의 모든 기능과 함께 데이터 품질에 대한 전반적인 리스크 기반 품질 관리(RBQM) 방식을 지원하는 리스크 감시 기능도 제공합니다.

Data Quality Management는 모든 소스로부터 오류없고 통합된 환자 데이터를 제공하며, 간편한 환자 프로필 검토, 사이트 성능 모니터링, 이상치 감지 및 빠른 데이터베이스 잠금을 제공합니다. Data Quality Management는 직관적이고 실행 가능한 결과물을 실시간으로 제공함으로써 데이터의 품질을 보장하고 효율성을 향상시킵니다.

Clinical Data Studio의 주요 기능

Clinical Data Studio는 단일 사용자 환경에서 제공되는 다양한 기능을 통해 데이터 품질을 개선합니다.

빠르고 간편한 데이터 처리 및 관리

Clinical Data Studio를 통해 Rave EDC를 포함한 메디데이터 데이터 소스에서 가져온 데이터에 액세스하고 Lab 또는 기타 EDC 시스템과 같은.

외부 소스에서 간단하게 데이터를 가져올 수 있습니다. Clinical Data Studio에 데이터 전송 정책을 구성하여 수집한 데이터에 대해 자동 유효성 검증이 가능합니다.

메디데이터 플랫폼의 데이터 스트리밍 아키텍처는 플랫폼에서 획득 또는 수집한 데이터를 데이터 변환 및 품질 관리 작업으로 실시간 스트리밍하여 모두가 최신 데이터를 활용할 수 있도록 합니다.

데이터 변환 작업 최소화

Clinical Data Studio를 이용하는 임상 데이터 관리자는 프로그래밍 없이 다양한 데이터 세트 전반에서 복잡한 리스팅을 작성할 수 있습니다. 임상 프로그래머 및 Biostatistician은 Clinical Data Studio의 노코드/로우 코드 데이터 변환 기능으로 커스텀 데이터 세트를 생성하고 raw 데이터를 Clinical Data Studio에서 원활하게 동작 시킬 수 있도록 SDTM과 유사한 형식으로 변환할 수 있습니다.

모든 데이터 변환을 완벽히 추적하는 Clinical Data Studio는 사용자가 변환된 데이터 및 그 방식을 항상 확인할 수 있습니다.

데이터 리뷰, 자동 쿼리 관리 및 AI 기반 데이터 reconciliation

Clinical Data Studio에서는 드래그앤드롭 방식의 빌더를 통해 여러 데이터 소스의 리스팅을 손쉽게 작성하고 쿼리를 자동으로 생성하여 Rave EDC용으로 변환하고 AI를 활용하여 공통 데이터 세트를 조정합니다.

외부 데이터 관련 이슈 해결

외부 데이터와 관련한 쿼리와 이슈를 생성, 추적 및 해결합니다. Clinical Data Studio는 데이터 이슈를 해결하기 위해 해당 데이터를 전송한 담당자(실험실 등)와 직접 협업할 수 있도록 지원합니다.

딥링크를 활용한 다이나믹 시각화

Clinical Data Studio에서는 정확히 검토하려는 대상에 초점을 맞추도록 다이나믹 필터링할 수 있는 커스텀 데이터 시각화를 생성할 수 있습니다. 이러한 시각화는 소스 데이터와 직접 연결되므로 명백한 이슈나 이상치에 대한 출처를 찾아낼 수 있습니다.