EHR2PHR DCT Empowering Clinical Research:
A Patient-Centric Platform for Real-Time Interoperability, Connecting AI, ML, and NLP Analytics with Research Data in Centralized and Decentralized Clinical Trials

A EHR2PHR DCT Clinical Data Warehouse (CDW) é uma base de dados em tempo real que harmoniza e consolida dados de uma variedade de fontes clínicas para apresentar uma vista unificada de um só paciente.
A EHR2PHR DCT marca a diferença através das análises e os aplicativos impulsados pela aprendizagem automática (ML) e a inteligência artificial (IA), baseadas em diversos dados de todo o espectro da atenção.
A EHR2PHR DCT oferece a oportunidade de mudar a forma como se realizam os estudos de investigação, facilitando um único ponto de conexão a qualquer quantidade de fontes de dados.

The EHR2PHR DCT platform is advancing clinical trials and observational studies into the next generation: Real World Trials. Our Personal Electronic Health Record (PEHR) centralizes medical records within each patient's unique personal EHR

Os prestadores de análises de atenção preditiva (IA e ML) estão conectados com a plataforma da EHR2PHR DCT, utilizando Big Data para detectar sinais de advertência e anomalias nos padrões, para que possam tomar ações preventivas.
A EHR2PHR DCT inclui Real World Data, dados dos pacientes provenientes de diferentes sistemas da história clínica eletrônica (EMR), eCOA, registros hospitalares, laboratórios de diagnóstico conectados, sequenciamento de DNA, instituições de imagens, dispositivos, wearables / sensores , ePRO, telessaúde e visitas de atenção médica domiciliar.
As empresas farmacêuticas e de ciências biológicas podem obter um grande valor mediante o uso do Real-World Data: A EHR2PHR DCT conecta os dados da saúde do mundo para melhorar os resultados dos pacientes, conectando os dados do estudo com RWD.

A plataforma EHR2PHR DCT centrada no paciente, proporciona interoperabilidade e permite a analítica com IA, aprendizagem automática e processamento de linguagem natural em tempo real, acelerando o descobrimento do Real-World Data em ensaios clínicos centralizados ou descentralizados.

CT + SMART PEHR = RWE DCT
DCT +(AI + ML + NLP)= Safer CT

DCT +(AI + ML + NLP)= Shorter CT
DCT +(AI + ML + NLP)= Cost-effective CT

NOSSOS CLIENTES

  • Empresas farmacêuticas que estão patrocinando aos clientes ensaios clínicos.
  • Hospitais que estão participando em ensaios clínicos.
  • Organização de investigação científica que realiza ou participa em ensaios clínicos.
  • Empresas CRO (Organizações de Investigação por Contrato) que brindam serviços de gestão de ensaios clínicos para as indústrias farmacêuticas, biotecnológica e de dispositivos médicos.

    • TIPOS DE ENSAIOS CLÍNICOS

  • Novos DCTs (Ensaios Clínicos Descentralizados).
  • Ensaios clínicos centralizados tradicionais com o desafio de processar os dados com IA e ML, para obter um diagnóstico genômica ou para conectar alguns ensaios clínicos centralizados em um ensaio global.
  • Ensaios clínicos finalizados com o desafio de processar os dados com IA e ML (esa frase está repetida).
  • Estudos observacionais onde os investigadores observam o efeito de um fator de risco, teste diagnóstico, tratamento.

    • CARACTERISTICAS

    • Processo digital com IA e ML para a seleção de participantes.
    • Consentimento eletrônico e inscrição digital.
    • Infraestrutura de atenção médica na nuvem com as melhores práticas de segurança e cumprimento.
    • Interoperabilidade: recopilação e armazenamento de dados de diversas fontes (integrações), gerando registros de saúde pessoais e unificados.
    • Captura de dados do mundo real e auto informados, com a capacidade de "trazer seu próprio dispositivo" (BYOD).
    • Sistema de captura de dados digitais do participante (ePRO - Resultados eletrônicos informados pelo paciente, eCOA – Avaliação eletrônica de resultados clínicos)
    • Acesso em tempo real à captura de dados dos participantes
    • Plataforma de geração de evidência
    • Capacidades de Inteligência Artificial e Aprendizagem Automática para o seguimento do EHR do paciente, processamento e integração das análises IA & ML externo.
    • Dados sanitários não identificados.
    • Gestão de discrepância de dados
    • Centos de wearables de terceiros, integrações de aplicações e sensores.
    • Integrações de visitas virtuais e telemedicina.
    • Execução de ensaios totalmente descentralizados

    RESULTADOS

  • Os custos de revisão e monitoramento de dados são reduzidos.
  • Melhoramos a eficiência dos ensaios clínicos e do recrutamento de pacientes
  • Aceleramos a geração de testes e conhecimento profundo.
  • Eliminação de alguns dos custos administrativos das visitas presenciais.
  • Abordagem descentralizada para recrutamento mais rápido.
  • Nossa tecnologia oferece mais opções de participação.
  • Melhor retenção do paciente.
  • Maior transparência para pesquisadores.
  • Previsão dos padrões de utilização do paciente.
  • Engajamento contínuo.
  • Otimização de tempo, custo, risco e foco no paciente

    • Para Hospitais

    A Healthcare Data Lake is a centralized repository of raw data from various sources within the healthcare industry.
    It is designed to store and manage vast amounts of structured and unstructured data in its native format, including medical records, clinical trial data, claims data, patient-generated data, and other health-related information.
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    Healthcare SMART EHR2PHR DATA FABRIC combines the features of a data lake and a data warehouse, along with modern data management technologies such as data virtualization, data APIs, and microservices. It enables healthcare organizations to integrate and manage data in real-time, and provides a flexible and scalable platform for analytics, machine learning, and other advanced data processing applications.

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