Wie schnell lassen sich erste Studien mit der Lösung realisieren?

Starten Sie mit einem klar abgegrenzten Anwendungsfall, etwa dem Trial Matching für eine konkrete Studie. Erste produktive Szenarien lassen sich schnell umsetzen, ohne bestehende Abläufe zu stören. Bereits in frühen Phasen können Sie so messbare Verbesserungen in der Rekrutierung erzielen. Die Plattform kann anschließend schrittweise erweitert werden.

Wie werden Datenschutz und Ethikvorgaben berücksichtigt?

Die Verarbeitung erfolgt in deutschen Rechenzentren unter klaren rechtlichen Rahmenbedingungen. Daten bleiben jederzeit kontrollierbar und nachvollziehbar. Zugriffsrechte lassen sich gezielt steuern und dokumentieren. Das erleichtert die Abstimmungen mit Kliniken und Ethikkommissionen und schafft Vertrauen bei allen Beteiligten.

Müssen bestehende Analytics-Lösungen ersetzt werden?

Sie können bestehende Lösungen weiter nutzen und integrieren. Bauen Sie neue Funktionen ergänzend auf, ohne bestehende Systeme zu ersetzen. So entsteht eine flexible Zielarchitektur, die sich an Ihre vorhandenen Strukturen anpasst. Gleichzeitig können Sie neue Analyseverfahren und KI-Modelle schrittweise ergänzen.

KI-gestützte Studien-Beschleunigung

Beschleunigen Sie Ihre klinischen Studien durch die automatisierte Rekrutierung und Datenauswertung mittels KI – auf STACKIT in einer souveränen europäischen Cloud-Infrastruktur.

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Herausforderung: Time-to-Market unter Druck

Klinische Studien stehen unter hohem Zeit- und Kostendruck. Verzögerungen wirken sich direkt auf die Markteinführung und die Wirtschaftlichkeit neuer Therapien aus.

Time-to-Market-Risiko

Verzögerungen in kritischen Studienpfaden können Markteintritt und Exklusivitätsfenster verschieben – mit erheblichen wirtschaftlichen Auswirkungen.

Rekrutierungsengpass

Geeignete Probanden werden oft zu spät identifiziert oder erfüllen die Studienkriterien nur teilweise. Das verzögert den Studienstart und verlängert die Rekrutierungsphase deutlich.

Datensilos in der Forschung

Klinische Daten, Omics-Daten und Real World Evidence liegen in unterschiedlichen Systemen und Formaten vor. Ohne Verknüpfung lassen sich diese Daten nur eingeschränkt gemeinsam auswerten.

Messbarer Mehrwert: Mehrere Monate Zeitgewinn in der Studie

KI-gestützte Prozesse beschleunigen zentrale Abläufe und verkürzen die Rekrutierungsphase deutlich. So gewinnen Sie Zeit, senken die Kosten und erhöhen die Planungssicherheit im gesamten Studienprozess.

Deutlich schnellere Rekrutierung: Verkürzen Sie die Rekrutierungsdauer um mehrere Monate, da geeignete Probanden schneller identifiziert und angesprochen werden können.
Höhere Rekrutierungserfolg: Verbessern Sie die Erfolgswahrscheinlichkeit, indem Sie Probanden präziser auswählen und die Studienpopulationen gezielter auf die Anforderungen der Studie abstimmen.
Effiziente Ressourcennutzung: Nutzen Sie die Rechenleistung bedarfsgerecht für Ihre Analysen und Simulationen, ohne eine eigene Infrastruktur vorhalten zu müssen.
Stärkere Zustimmung von Partnern: Erleichtern Sie die Freigaben durch Kliniken und Ethikkommissionen, da die Datenhaltung in Europa das Vertrauen erhöht.

Lösung: Vereinheitlichte Datenplattform mit KI-basiertem Trial Matching

Eine zentrale Datenplattform bringt klinische Daten, Omics-Daten und Studieninformationen in einer einheitlichen Struktur zusammen und schafft so die Grundlage für verlässliche Analysen. Darauf aufbauend gleichen KI-Algorithmen Patientenprofile automatisiert mit den Ein- und Ausschlusskriterien der Studie ab. Die KI identifiziert geeignete Probanden schneller und wählt diese gezielt aus, wodurch sich die Rekrutierung spürbar beschleunigt. Gleichzeitig ermöglicht ein souveräner Datenraum die Zusammenarbeit mit Kliniken und Forschungspartnern, ohne dass die Kontrolle über sensible Daten verloren geht. Analysen können standortübergreifend erfolgen, während Zuständigkeiten klar geregelt bleiben. Die benötigte Rechenleistung wird Ihnen flexibel bereitgestellt und lässt sich je nach Bedarf skalieren. So bleiben die Kosten überschaubar, ohne dass Sie eine eigene Infrastruktur aufbauen müssen.

Wettbewerbsvorteil: Schnellere Studien, souveräne Cloud

Die Kombination aus Datenplattform und souveräner Cloud beschleunigt Studienabläufe und schafft Vertrauen bei Ihren Partnern. Gleichzeitig entstehen stabile Strukturen für die Nutzung sensibler Daten.