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Die automatisierte, Kein Code Datenstapel

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    KI-basierte Datenextraktion in klinischen Studien mit Astera ReportMiner

    April 12th, 2023

    Daten sind das Rückgrat klinischer Studien, und eine genaue und zeitnahe Datenextraktion in klinischen Studien ist entscheidend für fundierte Entscheidungen über die Patientenversorgung und -behandlung. Das Extrahieren von Daten aus Dokumenten klinischer Studien kann jedoch ein zeitaufwändiger und fehleranfälliger Prozess sein. Angesichts der wachsenden Datenmenge, die in klinischen Studien generiert wird, werden herkömmliche Methoden der Datenextraktion zunehmend ineffizient und unpraktisch. Hier kommt die KI-basierte Datenextraktion ins Spiel. 

    Bei der KI-basierten Datenextraktion werden Algorithmen der künstlichen Intelligenz verwendet, um automatisch Daten aus unstrukturierten Dokumenten zu extrahieren. Die KI-basierte Datenextraktion ist insbesondere in klinischen Studien nützlich, wo große Datenmengen erzeugt und analysiert werden. Die richtige Datenextraktionslösung kann helfen U Erzielen Sie genaue und schnelle Ergebnisse, die für die Patientenversorgung und Forschungsergebnisse von entscheidender Bedeutung sind. 

    In diesem Blogbeitrag werden wir die Rolle der KI-basierten Datenextraktion in klinischen Studien untersuchen. Wir werden die Vorteile der KI-basierten Datenextraktion, die damit verbundenen Herausforderungen und das Potenzial für zukünftige Entwicklungen untersuchen. Am Ende werden wir einen Blick darauf werfen ReportMiner in Aktion. 

    KI-basierte Datenextraktion in klinischen Studien 

    Die KI-basierte Datenextraktion hat zahlreiche Anwendungsfälle in klinischen Studien. Einer der Hauptanwendungsfälle ist die Extraktion von Daten aus Dokumenten klinischer Studien, wie z. B. elektronischen Fallberichtsformularen (eCRFs), klinischen Studienberichten (CSRs) und Berichten über unerwünschte Ereignisse. Die KI-basierte Datenextraktion kann auch zum Extrahieren von Daten aus anderen Quellen verwendet werden, beispielsweise aus elektronischen Gesundheitsakten (EHRs), medizinischen Bildgebungs- und Genomdaten. 

    Die KI-basierte Datenextraktion bietet mehrere Vorteile gegenüber herkömmlichen Datenextraktionsmethoden. In erster Linie kann die KI-basierte Datenextraktion den Extraktionsprozess automatisieren, was den Bedarf an manueller Dateneingabe reduziert und Zeit und Ressourcen spart. Dies führt zu einer schnelleren Datenverarbeitung und -analyse, was zu schnelleren und genaueren Entscheidungen über die Patientenversorgung und -behandlung führen kann. 

    Zweitens kann eine KI-basierte Datenextraktion die Genauigkeit der Datenextraktion verbessern. Dies minimiert das Fehlerrisiko und stellt sicher, dass die Daten korrekt und zuverlässig sind. 

    Drittens kann die KI-basierte Datenextraktion große Datenmengen schnell und effizient verarbeiten. Angesichts der wachsenden Datenmenge, die in klinischen Studien generiert wird, werden herkömmliche Methoden der Datenextraktion zunehmend unpraktisch. Durch die KI-basierte Datenextraktion können große Datenmengen in einem Bruchteil der Zeit verarbeitet werden, die ein Mensch für die gleiche Aufgabe benötigen würde, wodurch den Praktikern klinischer Studien wertvolle Zeit zur Verfügung steht, die sie sich auf andere Aspekte der Studie konzentrieren können. 

    Astera ReportMiner für die Datenextraktion aus klinischen Studien 

    Astera ReportMiner nutzt KI-basierte Technologie, um die Extraktion von Daten aus Dokumenten klinischer Studien zu automatisieren.   

    ReportMiner nutzt eine Kombination aus maschinellem Lernen und vorlagenbasierten Methoden, um Daten aus unstrukturierten Dokumenten wie CSRs zu extrahieren und in strukturierte Daten umzuwandeln, die leicht analysiert und visualisiert werden können. ReportMiner Enthält außerdem ein visuelles Datenzuordnungstool, mit dem Benutzer Datenfelder einfach definieren und Daten aus mehreren Quellen extrahieren können. 

    Einer der wichtigsten Vorteile von ReportMiner ist seine Fähigkeit, große Datenmengen schnell und effizient zu verarbeiten. Dies ist besonders wichtig bei klinischen Studien, bei denen regelmäßig große Datenmengen generiert und analysiert werden. Mit ReportMinerkönnen Praktiker klinischer Studien Daten aus mehreren Quellen extrahieren und in Echtzeit analysieren, was zu schnelleren und genaueren Entscheidungen über die Patientenversorgung und -behandlung führen kann. 

    ReportMiner Enthält außerdem erweiterte Funktionen zur Datenvalidierung und -bereinigung, die dazu beitragen, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der extrahierten Daten sicherzustellen. Dies ist besonders wichtig bei klinischen Studien, bei denen die Datengenauigkeit für die Patientensicherheit und Forschungsergebnisse von entscheidender Bedeutung ist. 

    Insgesamt Astera ReportMiner ist ein leistungsstarkes Tool für die Datenextraktion und -analyse aus klinischen Studien. Durch die Automatisierung der Datenextraktion aus komplexen klinischen Studiendokumenten ReportMiner kann Praktikern klinischer Studien dabei helfen, Zeit und Ressourcen zu sparen und gleichzeitig die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der extrahierten Daten zu verbessern. Mit seinen erweiterten Funktionen und der benutzerfreundlichen Oberfläche ReportMiner ist ein wertvolles Werkzeug für jede Organisation, die sich mit klinischer Forschung beschäftigt. 

    Astera ReportMiner in Aktion 

    Mit unserer automatisierten, codefreien Plattform können Sie intuitiv erstellen musterbasierte Extraktionsvorlagen komplexe Daten zu extrahieren. 

    Die neuen KI-gesteuerten Datenextraktionsfunktionen unserer Lösung haben die Dinge einfacher denn je gemacht. Mit AI Capture können Sie die Dokumentenverarbeitung ganz einfach automatisieren. Sehen Sie unten, wie Sie die Funktion nutzen können: 

    1. Geben Sie eine Dateiquelle für ein Berichtsmodell an. Wählen wir zur Veranschaulichung ein Beispiel-PDF-Dokument aus.Auswählen der Datei in ReportMiner
    2. Klicken Sie in der oberen Leiste auf die Schaltfläche „Layout automatisch generieren“. Es extrahiert Daten aus verschiedenen Datenbereichen im Dokument. Sie können ganz einfach ein Formelfeld hinzufügen, Regionen löschen und die von AI Capture erfassten Datenfelder ändern.Ausführen von AI Capture mit der Funktion „Auto Gen Layout“.
    3. Sehen Sie sich abschließend die in ein strukturiertes Format konvertierten Daten in der Vorschau an und laden Sie sie an Ihr bevorzugtes Ziel.

    So einfach ist das! Nutzung Astera ReportMiner KI-Erfassung Technologie können Sie in Sekundenschnelle Daten aus wichtigen PDF-Dokumenten extrahieren. Darüber hinaus macht die Jobplanungsfunktion den Prozess effizienter, indem sie sicherstellt, dass Daten regelmäßig extrahiert werden. 

    Autoren:

    • Farid Khan
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