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Baseline AI臨床試験データのためのインテリジェントなエラーチェック

臨床試験のデータベース構築には、平均で68日かかります。臨床試験で1日失われると、50k〜300k(フェーズに応じて)の費用がかかります。製薬会社とバイオテクノロジー企業は、臨床試験の予算(100万〜500万ドル)の約25%をソースデータの検証に費やし、データの正確性を確認しています。 私たちは、AIを使用して研究のプロトコルとデータ管理計画から情報を処理し、フォームとデータベースの構築、データチェックのプロセスの多くを自動化しています。これにより、研究の構築時間を半分に短縮し、検出されなかったデータエラーによるさらなる高額な遅延を防ぐことができます。

2024-08-21
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Early
S24
2
Healthcare
United States of AmericaAmerica / Canada
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Baseline AI: 今すぐ臨床試験データに隠された問題を見つけ出しましょう

試験全体を通じて高品質なデータを維持しましょう

主要機能

  • ドメイン間の一貫性: 異なるドメイン間の関連データを一貫性のあるものにします。
  • プロトコル逸脱: 期待されるプロトコルからの逸脱を特定します。
  • 外れ値チェック: 外れ値データポイントを検出してフラグ付けします。
  • 日付ロジックチェック: 日付の論理的なシーケンスを確認します。
  • 欠損値: 欠損データエントリを特定して対処します。
  • 重複エントリ: 重複レコードを検出して管理します。

ユースケース

  • 臨床試験: 試験プロセス全体を通じてデータの整合性を維持します。
  • 製薬研究: 正確な研究成果を得るために、高品質なデータを確保します。
  • 医学研究: 高価な遅延を避けるために、早期にデータの問題を特定して修正します。
  • 規制コンプライアンス: 規制当局が求める厳格なデータ品質基準を満たします。

価格

お客様の特定のニーズに合わせて調整されたカスタム価格プランについては、お問い合わせください。柔軟な価格設定により、必要なものだけにお支払いいただけます。

チーム

私たちのチームは、トップの機関と企業の専門家で構成されています。

  • ゾーイ・シェイル: MIT '24、計算と認知、SpaceXとMicrosoftでの経験があります。
  • ナビル・バウアー: MIT '24、計算と認知、GoogleとSlackでの経験があります。

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