プロトコル設計、患者コホート構築、治験責任医師選定を、連携された単一のワークフローで実現します。
エビデンスに基づく評価項目（エンドポイント）と適格基準の推奨を提供。
プロトコル基準に基づき、検証済みのリアルワールド患者コホートを構築。
経験や患者アクセス実績に基づき、最適な施設・治験責任医師を特定。
エビデンスに基づく評価項目（エンドポイント）と適格基準を策定し、被験者登録や試験期間への影響を評価します。
プロトコル基準をリアルワールド患者データで検証し、適格性基準の変更が対象患者集団にどのような影響を与えるかを把握できます。
経験、受入れ能力、患者アクセス実績、独自のパフォーマンスデータを活用し、プロトコルに最適な治験責任医師を特定します。
追跡・収録された臨床試験数
米国のオープンクレームデータに含まれる患者データ
世界中の治験責任医師データ
過去の成功した臨床試験データに基づき、主要評価項目（Primary Endpoint）や適格基準を提案します。
プロトコル上の意思決定が、予測される被験者登録率や試験期間にどのような影響を与えるかを把握できます。
適格基準をリアルワールドデータで検証し、対象患者数の変化をリアルタイムで確認できます。
組み入れ・除外基準のうち、対象患者集団の確保を最も制約している条件を特定します。
試験で求められる経験、受入れ能力、患者アクセスに基づき、最適な治験責任医師を特定します。
国や施設ごとの予測被験者登録数や治験責任医師のカバレッジを比較し、最適な試験実施戦略を策定します。
Protocol SmartDesignで設定した組み入れ基準・除外基準は、Cohort SmartBuilder内の80,000以上のICD-10コードに自動でマッピングされます。コーディング作業やアナリストによるサポートは不要です。
適格基準を実際の患者データで検証し、プロトコル確定前に最適化します。さらに、検証済みの患者コホートをプロトコル設計へ反映し、より実現可能性の高い試験計画の策定を支援します。
適格基準を実際の患者データで検証し、プロトコル確定前に基準を最適化。検証済みの患者コホートをプロトコル設計へシームレスに反映できます。
リアルワールドデータに基づかないプロトコル設計や、データを活用しない施設選定は、単に業務効率を低下させるだけではありません。後になってプロトコル改訂、試験の遅延、被験者登録不足といった形で大きな影響をもたらします。
適格基準の見直しを目的として改訂されるプロトコルの割合
データに基づかない施設選定を行った臨床試験で、被験者登録目標の未達が発生する割合
1件のプロトコル改訂の承認に要する期間の中央値
1件のプロトコル改訂に伴う直接コストの中央値
| Capability | Traditional trial planning platforms | SmartSolutions |
|---|---|---|
| Historical trial benchmarking | ||
| Investigator search and selection | ||
| Protocol design support | ||
| AI-generated protocol recommendations | ||
| Real-time patient feasibility | ||
| Protocol-responsive forecasting | ||
| Protocol-matched investigator recommendations |
組織固有のニーズに合わせた推奨を生成するために、サイトラインのインテリジェンスに加え、自社データを活用することができます。すべて専用のセキュアな環境内で実行されます。
お客様専用に構築された安全な環境内で、SmartSolutionsをご利用いただけます。
SmartSolutionsは、社内データとサイトラインのインテリジェンスを組み合わせ、ビジネスニーズに即した推奨を提供します。
データは厳格に分離・保護され、共有されることはありません。推奨結果は、お客様のSmartSolutionsワークスペース内でのみ提供されます。
サイトライン SmartSolutionsが、プロトコル設計と患者コホート実現可能性評価を、リアルワールドデータに裏付けられた一貫したワークフローでどのようにつなぐのかをご覧ください。
サイトライン SmartSolutionsは、プロトコル設計、患者コホート実現可能性評価、施設・治験責任医師選定を、AIを活用した統合ソリューションとしてつなぎ、より成功確率の高い臨床試験の計画を支援します。
SmartSolutionsは、プロトコル設計、実現可能性評価、患者コホート構築、施設・治験責任医師選定に携わるスポンサー、CRO、および臨床開発チーム向けに設計されています。
Protocol SmartDesignは、過去に成功した臨床試験をAIで分析し、評価項目（エンドポイント）や適格基準を推奨します。さらに、被験者登録率や試験期間の予測も提供します。各推奨には、その根拠となる臨床試験データへの参照が含まれています。Protocol SmartDesign uses AI to analyze historically successful trials and recommend endpoints and eligibility criteria, with forecasts for enrollment rate and study duration. Each recommendation links back to the source trials behind it.
Cohort SmartBuilderは、ノーステラLinQを通じて提供される米国のリアルワールドデータを活用しています。これには、オープンクレームデータ、検査データ、および電子カルテ（EMR）データが含まれます。
Investigator SmartSelectは、サイトラインが保有する臨床試験データ、施設データ、パフォーマンスデータに加え、Greenphireとの提携を通じて得られる独自データで学習した機械学習モデルを活用しています。経験、実績、患者アクセスなど22の評価項目に基づいて治験責任医師をスコアリングし、米国およびグローバルの優先事項に応じて重み付けを調整できます。
各製品は単独のツールとして利用可能です。
Protocol SmartDesignとCohort SmartBuilderはすでに連携しており、検証済みの患者コホートをプロトコル設計へ直接反映できます。Investigator SmartSelectとの相互運用機能は現在開発中ですが、スイート全体でTrialtroveおよびSitetroveへ直接アクセスできます。
お客様の課題や目的をお聞かせください。担当者よりご連絡し、最適な活用方法をご案内します。
