Extração de dados baseada em IA em ensaios clínicos com Astera ReportMiner

Os dados são a espinha dorsal dos ensaios clínicos, e a extração de dados precisa e oportuna em ensaios clínicos é crucial para a tomada de decisões informadas sobre cuidados e tratamento do paciente. No entanto, extrair dados de documentos de ensaios clínicos pode ser um processo demorado e sujeito a erros. Com o crescente volume de dados gerados em ensaios clínicos, os métodos tradicionais de extração de dados estão se tornando cada vez mais ineficientes e impraticáveis. É aqui que entra a extração de dados baseada em IA. 

A extração de dados baseada em IA usa algoritmos de inteligência artificial para extrair dados automaticamente de documentos não estruturados. A extração de dados baseada em IA é particularmente útil em ensaios clínicos, onde grandes volumes de dados são gerados e analisados. A solução certa de extração de dados pode ajudar Você alcançar resultados precisos e rápidos, que são críticos para o atendimento ao paciente e resultados de pesquisa. 

Nesta postagem do blog, exploraremos o papel da extração de dados baseada em IA em ensaios clínicos. Examinaremos os benefícios da extração de dados baseada em IA, os desafios que ela aborda e o potencial para desenvolvimento futuro. No final, veremos ReportMiner em ação. 

Extração de dados baseada em IA em ensaios clínicos 

A extração de dados baseada em IA tem vários casos de uso em ensaios clínicos. Um dos principais casos de uso é a extração de dados de documentos de ensaios clínicos, como formulários eletrônicos de relato de caso (eCRFs), relatórios de estudos clínicos (CSRs) e relatórios de eventos adversos. A extração de dados baseada em IA também pode ser usada para extrair dados de outras fontes, como registros eletrônicos de saúde (EHRs), imagens médicas e dados genômicos. 

A extração de dados baseada em IA oferece várias vantagens sobre os métodos tradicionais de extração de dados. Em primeiro lugar, a extração de dados baseada em IA pode automatizar o processo de extração, o que reduz a necessidade de entrada manual de dados e economiza tempo e recursos. Isso resulta em processamento e análise de dados mais rápidos, o que pode levar a decisões mais rápidas e precisas sobre cuidados e tratamento do paciente. 

Em segundo lugar, a extração de dados baseada em IA pode melhorar a precisão da extração de dados. Isso minimiza o risco de erros e garante que os dados sejam precisos e confiáveis. 

Em terceiro lugar, a extração de dados baseada em IA pode lidar com grandes volumes de dados de forma rápida e eficiente. Com o crescente volume de dados gerados em ensaios clínicos, os métodos tradicionais de extração de dados estão se tornando cada vez mais impraticáveis. A extração de dados baseada em IA pode lidar com grandes quantidades de dados em uma fração do tempo que levaria um ser humano para fazer a mesma tarefa, o que libera um tempo valioso para os profissionais de ensaios clínicos se concentrarem em outros aspectos do estudo. 

Astera ReportMiner para extração de dados de ensaios clínicos 

Astera ReportMiner usa tecnologia baseada em IA para automatizar a extração de dados de documentos de ensaios clínicos.   

ReportMiner usa uma combinação de aprendizado de máquina e métodos baseados em modelos para extrair dados de documentos não estruturados, como CSRs, e convertê-los em dados estruturados que podem ser facilmente analisados ​​e visualizados. ReportMiner também inclui uma ferramenta de mapeamento de dados visuais que permite aos usuários definir facilmente campos de dados e extrair dados de várias fontes. 

Uma das principais vantagens de ReportMiner é a sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados de forma rápida e eficiente. Isso é particularmente importante em ensaios clínicos, onde grandes quantidades de dados são geradas e analisadas regularmente. Com ReportMiner, os profissionais de ensaios clínicos podem extrair dados de várias fontes e analisá-los em tempo real, o que pode levar a decisões mais rápidas e precisas sobre o atendimento e tratamento do paciente. 

ReportMiner também inclui recursos avançados de validação e limpeza de dados, que ajudam a garantir a precisão e a confiabilidade dos dados extraídos. Isso é particularmente importante em ensaios clínicos, onde a precisão dos dados é fundamental para a segurança do paciente e os resultados da pesquisa. 

No geral, Astera ReportMiner é uma ferramenta poderosa para extração e análise de dados de ensaios clínicos. Ao automatizar a extração de dados de documentos complexos de ensaios clínicos, ReportMiner pode ajudar os profissionais de ensaios clínicos a economizar tempo e recursos, melhorando a precisão e a confiabilidade dos dados extraídos. Com seus recursos avançados e interface amigável, ReportMiner é uma ferramenta valiosa para qualquer organização envolvida em pesquisa clínica. 

Astera ReportMiner Em ação 

Usando nossa plataforma automatizada e sem código, você pode criar intuitivamente modelos de extração baseados em padrões para extrair dados complexos. 

Os novos recursos de extração de dados orientados por IA da nossa solução tornaram as coisas mais fáceis do que nunca. O AI Capture permite automatizar o processamento de documentos com facilidade. Veja como você pode usar o recurso abaixo: 

1. Especifique uma fonte de arquivo para um modelo de relatório. Para ilustração, vamos selecionar um documento PDF de amostra.
2. Clique no botão Gerar layout automaticamente na barra superior. Ele extrairá dados de diferentes regiões de dados no documento. Você pode facilmente adicionar um campo de fórmula, excluir regiões e modificar os campos de dados capturados pelo AI Capture.
3. Por fim, visualize os dados convertidos em um formato estruturado e carregue-os no destino de sua preferência.

É simples assim! Aproveitando Astera ReportMiner'S Captura de IA tecnologia, você pode extrair dados de documentos PDF vitais em questão de segundos. Além disso, o recurso de agendamento de tarefas tornará o processo mais eficiente, garantindo que os dados sejam extraídos periodicamente. 

Simplifique a extração de dados clínicos com ReportMiner

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