SQNクリニカルが最先端の臨床向けリアルタイム分析ツールを発表
AsiaNet 74388
ディス（英国）、2018年7月17日/PRニュースワイヤー/ --
SQNクリニカル（SQN Clinical）は、臨床専門家が必要とするときに必要な場所で試験の全プロセスと全収集データの明確なイメージを提供するSQNヘルス・アナリティクス（SQN Health Analytics）を発表
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高レベルの要約情報、高度なフィルタリングオプション、患者の個人記録まで掘り下げる機能を備えたSQNヘルス・アナリティクスは、複雑で手間のかかる手作業のデータ探索に終わりを告げます。スポンサーは潜在的問題を事前に特定し、より着実な試験管理と試験における意思決定が可能になり、コントロールしやすくなります。
このクラウドベースのスイートは、先ごろ発表された患者中心の電子版患者報告アウトカム（ePRO ：electronic patient reported outcomes）アプリを組み込んだ電子データ収集（EDC：electronic data capture）システム、SQNヘルス（SQN Health）の新製品です。
SQNクリニカルのディレクター、トニー・リーズは、次のように説明しています。「信頼性の高いデータは臨床研究に不可欠ですが、最近の技術の進歩により、かつてないほど有意義で有効な情報を集めることができるようになりました。課題は、臨床試験プロセスと患者監視のサポートを改善するため、データを最大限に利用することです。人工知能（AI）コンポーネントを組み込んだ当社の高度なデータ分析が、業界最先端のプロジェクトおよび臨床監視機能を提供するようになりました」
スポンサーは臨床試験を効果的に監視してみせなければならず、データの関連性や様々な臨床パラメーターを探索する必要が増しています。SQNクリニカル・アナリティクス（SQN Clinical Analytics）はこれをリアルタイムで提供し、これまでになかったようなダイナミックな方法でデータ評価、患者プロファイリング、予備解析を行います。これは患者および試験の管理の価値を大幅に高め、データ安全性モニタリング委員会（DSMB：data safety monitoring boards）の支援に有効です。
試験ごとに進化する迅速かつ柔軟な分析
SQNデータアナリストのジョセフ・ジェイムソンは、SQNヘルス・アナリティクスのコンセプトを次のように説明します。「私たちは臨床監視と臨床研究の効率性を向上させるため、クライアントのニーズを探りました。クライアントは柔軟、迅速で、特定の試験のリアルタイムの変動と独自の進化を反映する分析スイートを必要としています。どの試験も独特ですが、今では個々のニーズに合ったカスタムメイドの分析レポートを迅速に作成することができるようになりました。
「いかなる試験データも、いつでもどこでも、明確で整然とした形で提示することができます。レポートとスナップショットはやはり試験のどの時点でも作成でき、検討会議や意思決定サポートのための信頼性のあるデータを提供します。このシステムにより試験同志または試験内部の比較分析も可能になり、これまでは分かりにくかった関係やパターンを探索するチャンスをもたらします。
「分析スイートは当社のEDCおよびePROシステムと完全に統合されており、シームレスなデータエコシステムを作り上げています。スポンサーは役割に応じた情報にアクセスでき、所定のアクセス権が与えられます。幹部チームは監視管理のために高レベルのデータを閲覧し、複数のサイトやタンデム試験を比較することができます。ユーザー定義のKPIを備えたダッシュボードは、試験のいかなる要素のインスタントスナップショットも作成でき、データはあらゆる因数の組み合わせを示すように様々な方法で分類し、フィルターにかけることができます。
「EDCとePROシステムのデータを相互比較することにより、臨床試験データの患者報告アウトカムがはっきりと分かるので、米国食品医薬品局（FDA：Food and Drugs Administration）がこの情報の重要性に焦点を合わせるのに役立っています。
「当社の分析は他の業界の市販ソフトを使っているのではなく、臨床試験デザインの複雑さと潜在的な独自のデータの必要性をサポートするためにデザイン、構築されました。かつてない方法でデータに命を吹き込み、選択したデータを更なる検討、分析、レポーティングのためにエクスポートするダイナミックなオプションが含まれています。
試験を順調に進める
リーズは次のように述べています。「この開発はクライアントにとっての価値を高め、臨床試験データの管理において大きな前進を意味します。SQNヘルス・アナリティクスはクライアントが自身のデータと関り、それを使用する方法を改善します。提供いただいたデータを使って、当社はすでに分析機能を拡大できる新たな革新的方法を開発中です」
「今後のフェーズには、予測モデリングと予知機能を提供する機械学習や人工知能が含まれます。当社が目指すのは、専門家が事前に問題や事象を予測し、試験を順調に進行させるために事前措置を講じられるようにすることです。
「SQNヘルス・アナリティクスは、臨床チームがこれまでは不可能だった方法で試験監査データの情報を送ることを可能にし、試験の完全性の新たな基準を提供します。当社の目標は、製薬会社やバイオ企業がより安全かつ効率的な方法で製品を市場に出すことができるようにすることです。各社が長く探し求めていた洞察と管理をもたらすことで、当社はそれを実現します」
ソース: SQNクリニカル
（日本語リリース：クライアント提供）
AsiaNet 74388
ディス（英国）、2018年7月17日/PRニュースワイヤー/ --
SQNクリニカル（SQN Clinical）は、臨床専門家が必要とするときに必要な場所で試験の全プロセスと全収集データの明確なイメージを提供するSQNヘルス・アナリティクス（SQN Health Analytics）を発表
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高レベルの要約情報、高度なフィルタリングオプション、患者の個人記録まで掘り下げる機能を備えたSQNヘルス・アナリティクスは、複雑で手間のかかる手作業のデータ探索に終わりを告げます。スポンサーは潜在的問題を事前に特定し、より着実な試験管理と試験における意思決定が可能になり、コントロールしやすくなります。
このクラウドベースのスイートは、先ごろ発表された患者中心の電子版患者報告アウトカム（ePRO ：electronic patient reported outcomes）アプリを組み込んだ電子データ収集（EDC：electronic data capture）システム、SQNヘルス（SQN Health）の新製品です。
SQNクリニカルのディレクター、トニー・リーズは、次のように説明しています。「信頼性の高いデータは臨床研究に不可欠ですが、最近の技術の進歩により、かつてないほど有意義で有効な情報を集めることができるようになりました。課題は、臨床試験プロセスと患者監視のサポートを改善するため、データを最大限に利用することです。人工知能（AI）コンポーネントを組み込んだ当社の高度なデータ分析が、業界最先端のプロジェクトおよび臨床監視機能を提供するようになりました」
スポンサーは臨床試験を効果的に監視してみせなければならず、データの関連性や様々な臨床パラメーターを探索する必要が増しています。SQNクリニカル・アナリティクス（SQN Clinical Analytics）はこれをリアルタイムで提供し、これまでになかったようなダイナミックな方法でデータ評価、患者プロファイリング、予備解析を行います。これは患者および試験の管理の価値を大幅に高め、データ安全性モニタリング委員会（DSMB：data safety monitoring boards）の支援に有効です。
試験ごとに進化する迅速かつ柔軟な分析
SQNデータアナリストのジョセフ・ジェイムソンは、SQNヘルス・アナリティクスのコンセプトを次のように説明します。「私たちは臨床監視と臨床研究の効率性を向上させるため、クライアントのニーズを探りました。クライアントは柔軟、迅速で、特定の試験のリアルタイムの変動と独自の進化を反映する分析スイートを必要としています。どの試験も独特ですが、今では個々のニーズに合ったカスタムメイドの分析レポートを迅速に作成することができるようになりました。
「いかなる試験データも、いつでもどこでも、明確で整然とした形で提示することができます。レポートとスナップショットはやはり試験のどの時点でも作成でき、検討会議や意思決定サポートのための信頼性のあるデータを提供します。このシステムにより試験同志または試験内部の比較分析も可能になり、これまでは分かりにくかった関係やパターンを探索するチャンスをもたらします。
「分析スイートは当社のEDCおよびePROシステムと完全に統合されており、シームレスなデータエコシステムを作り上げています。スポンサーは役割に応じた情報にアクセスでき、所定のアクセス権が与えられます。幹部チームは監視管理のために高レベルのデータを閲覧し、複数のサイトやタンデム試験を比較することができます。ユーザー定義のKPIを備えたダッシュボードは、試験のいかなる要素のインスタントスナップショットも作成でき、データはあらゆる因数の組み合わせを示すように様々な方法で分類し、フィルターにかけることができます。
「EDCとePROシステムのデータを相互比較することにより、臨床試験データの患者報告アウトカムがはっきりと分かるので、米国食品医薬品局（FDA：Food and Drugs Administration）がこの情報の重要性に焦点を合わせるのに役立っています。
「当社の分析は他の業界の市販ソフトを使っているのではなく、臨床試験デザインの複雑さと潜在的な独自のデータの必要性をサポートするためにデザイン、構築されました。かつてない方法でデータに命を吹き込み、選択したデータを更なる検討、分析、レポーティングのためにエクスポートするダイナミックなオプションが含まれています。
試験を順調に進める
リーズは次のように述べています。「この開発はクライアントにとっての価値を高め、臨床試験データの管理において大きな前進を意味します。SQNヘルス・アナリティクスはクライアントが自身のデータと関り、それを使用する方法を改善します。提供いただいたデータを使って、当社はすでに分析機能を拡大できる新たな革新的方法を開発中です」
「今後のフェーズには、予測モデリングと予知機能を提供する機械学習や人工知能が含まれます。当社が目指すのは、専門家が事前に問題や事象を予測し、試験を順調に進行させるために事前措置を講じられるようにすることです。
「SQNヘルス・アナリティクスは、臨床チームがこれまでは不可能だった方法で試験監査データの情報を送ることを可能にし、試験の完全性の新たな基準を提供します。当社の目標は、製薬会社やバイオ企業がより安全かつ効率的な方法で製品を市場に出すことができるようにすることです。各社が長く探し求めていた洞察と管理をもたらすことで、当社はそれを実現します」
ソース: SQNクリニカル
（日本語リリース：クライアント提供）
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