クリニカルオペレーションインテリジェンスはLakehouse上にあるべき

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* 概要:Site Feasibility Workbench は、治験サイト選定をDatabricksワークスペース内で完結して実行するオープンソースのDatabricks Appである。MLによるサイトスコアリング、運用状態を担うLakebase、自然言語でのデータアクセスを担うAI/BI Genieを組み合わせ、外部API呼び出しや同期パイプラインを一切必要としない。 * 解決する課題:治験実施施設の37%が登録目標を達成できていない。その根本原因はアーキテクチャにある。クリニカルオペレーションデータとそれを利用するアプリケーションが分断されたシステムに存在するため、意思決定はスプレッドシートに追いやられ、統合の負担、認証情報の氾濫、同期の遅延が生じ、データへの信頼を損なっている。 * 成果と効果:業界平均ではなく、自社のCTMS、EDC、IRTの履歴で学習させたTAセグメント化LightGBMモデルは、ポートフォリオの拡大とともに精度が向上するスコアを生み出す。SHAPベースの説明はガバナンスの効いたバージョン管理されたDeltaテーブルとして保存される。すべての予測にはDeltaテーブルとして保存されるSHAPベースの寄与度が付随し、モデルの根拠をスコアそのものと同じように監査可能かつバージョン管理された形にする。