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Clario 使用 Amazon Bedrock 简化临床试验软件配置

2025年10月31日 15:49 33 Comments
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这篇文章建立在我们之前讨论 Clario 如何开发由 Amazon Bedrock 提供支持的 AI 解决方案以加速临床试验的文章的基础上。从那时起，Clario 进一步增强了其人工智能能力，专注于创新解决方案，简化临床试验软件配置和工件的生成，同时提供高质量的临床证据。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
本文由来自 Clario 的 Kim Nguyen 和 Shyam Banuprakash 共同撰写。Clario 是端点数据解决方案的领先提供商，用于系统性收集、管理和分析特定的预定义结果（端点），以评估临床试验行业中治疗的安全性和有效性，为寻求为患者带来新疗法的生命科学公司生成高质量的临床证据。自 Clario 成立 50 多年前以来，该公司的端点数据解决方案已支持临床试验超过 30,000 次，并获得 100 多个国家/地区的 700 多个监管机构批准。这篇文章基于我们之前讨论的文章，​​讨论了 Clario 如何开发由 Amazon Bedrock 提供支持的 AI 解决方案来加速临床试验。此后，Clario 进一步增强了人工智能能力，专注于创新解决方案，简化临床试验软件配置和工件的生成，同时提供高质量的临床证据。业务挑战在临床试验中，设计和定制各种软件系统配置以有效管理和优化临床试验的不同阶段至关重要。这些配置的范围可以从基本的研究设置到更高级的功能，例如数据收集定制和与其他系统的集成。 Clario 使用多个来源的数据来构建用于临床试验的特定软件配置。传统的工作流程涉及从各个表单中手动提取必要的数据。这些表格包含有关检查、就诊、病情和干预措施的重要信息。此外，该过程还需要纳入与研究相关的信息，例如研究计划、参与标准、赞助商、合作者以及来自多个企业数据提供商的标准化考试协议。该过程的手动性质带来了一些挑战：手动数据提取 - 团队成员手动审查 PDF 文档
Clario 合作者 特定的 质量的 治疗的 数据提取 基本的 支持的 研究 软件配置 临床试验 必要的 质量 试验的 标准化 数据 系统的 预定义 有效性 解决方案 高质量的 系统配置 提供商 相关的 端点 安全性 例如 手动 地区的 软件系统 过程 数据收集 研究计划 带来 人工智能 多个 传统的 高级的 其他系统 生命科学