Clinical Operations Intelligence gehört auf das Lakehouse
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Die Site Feasibility Workbench, eine Open-Source-Databricks-App, ermöglicht die Auswahl von Standorten für klinische Studien nun vollständig innerhalb des Databricks-Workspace, ohne externe API-Aufrufe und Synchronisationspipelines. Die Lösung adressiert die architektonische Herausforderung getrennter Clinical-Operations-Daten und verbessert das Erreichen von Rekrutierungszielen mit TA-segmentierten LightGBM-Modellen und nachvollziehbaren, SHAP-gestützten Erklärungen.
* Was es ist: Die Site Feasibility Workbench ist eine Open-Source-Databricks-App, die die Standortauswahl für klinische Studien vollständig innerhalb des Databricks-Workspace ausführt — sie verbindet ML-gestütztes Standort-Scoring, Lakebase für operativen Zustand und AI/BI Genie für den Datenzugriff in natürlicher Sprache, ohne externe API-Aufrufe oder Synchronisationspipelines. * Das Problem, das es löst: 37 % der Prüfzentren verfehlen ihre Rekrutierungsziele, und die eigentliche Ursache ist architektonisch — Clinical-Operations-Daten und die Anwendungen, die sie nutzen, liegen in getrennten Systemen. Das drängt Entscheidungen in Tabellenkalkulationen und erzeugt Integrationsaufwand, wuchernde Zugangsdaten und Synchronisationsverzögerungen, die das Vertrauen in die Daten untergraben. * Ergebnisse und Nutzen: TA-segmentierte LightGBM-Modelle, trainiert auf Ihrer eigenen CTMS-, EDC- und IRT-Historie — nicht auf Branchendurchschnitten — liefern Scores, die mit wachsendem Portfolio besser werden, mit SHAP-gestützten Erklärungen, die als governte, versionierte Delta-Tabellen gespeichert werden. Jede Vorhersage trägt eine SHAP-gestützte Attribution, die als governte Delta-Tabelle gespeichert wird, wodurch die Modell-Begründung ebenso nachvollziehbar und versioniert ist wie der Score selbst.