Personal Electronic Health Record (PEHR)

Centraliza las Historias Clínicas en la Historia Clínica Electrónica única del paciente.
SMART PEHR está llevando los ensayos clínicos y los estudios observacionales
a la próxima generación: Real World Trials.
Nuestro Clinical Data Warehouse (CDW) es una base de datos en tiempo real que armoniza y consolida datos de una variedad de fuentes clínicas para presentar una vista unificada de un solo paciente.
SMART PEHR marca la diferencia a través del análisis y las aplicaciones impulsadas por el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (AI), basadas en diversos datos de todo el espectro de la atención.
SMART PEHR brinda la oportunidad de cambiar la forma en que se realizan los estudios de investigación, facilitando un único punto de conexión a cualquier cantidad de fuentes de datos.
Los prestadores de análisis de atención predictiva (AI y ML) están conectados con la plataforma Smart PEHR, utilizando Big Data para detectar señales de advertencia y anomalías en los patrones, para que se puedan tomar acciones preventivas.
Electronic Health Record (EHR) agrega Real World Data, datos de pacientes provenientes de diferentes sistemas de historia clínica electrónica (EMR), eCOA, registros hospitalarios, laboratorios de diagnóstico conectados, secuenciación de ADN, instituciones de imágenes, dispositivos, wearables / sensores , ePRO, telesalud y visitas de atención médica domiciliaria.
Las empresas farmacéuticas y de ciencias biológicas pueden obtener un gran valor mediante el uso de Real-World Data: SMART PEHR conecta los datos de salud del mundo para mejorar los resultados de los pacientes, vinculando los datos del estudio con RWD.

La plataforma SMART Personal EHR, centrada en el paciente, proporciona interoperabilidad y permite la analítica con IA, aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural en tiempo real, acelerando el descubrimiento de Real-World Data en ensayos clínicos centralizados o descentralizados.

CT + SMART PEHR = RWE DCT
DCT +(AI + ML + NLP)= Safer CT

DCT +(AI + ML + NLP)= Shorter CT
DCT +(AI + ML + NLP)= Cost-effective CT

NUESTROS CLIENTES

  • Compañías farmacéuticas que están patrocinando a clientes de ensayos clínicos.
  • Hospitales que están participando en ensayos clínicos
  • Organización de investigación científica que realiza o participa en ensayos clínicos
  • Empresas CRO (Organizaciones de Investigación por Contrato) que brindan servicios de gestión de ensayos clínicos para las industrias farmacéutica, biotecnológica y de dispositivos médicos.

    • TIPOS DE ENSAYOS CLÍNICOS

  • Nuevos DCTs (Ensayos Clínicos Descentralizados)
  • Ensayos clínicos centralizados tradicionales con el desafío de procesar los datos con IA y ML, para obtener un diagnóstico genómico o para conectar algunos ensayos clínicos centralizados en un ensayo global
  • Ensayos clínicos finalizados con el desafío de procesar los datos con AI y ML
  • Estudios observacionales donde los investigadores observan el efecto de un factor de riesgo, prueba diagnóstica, tratamiento.

    • CARACTERISTICAS

    • Proceso digital con AI y ML para la selección de participantes.
    • Consentimiento electrónico e inscripción digital.
    • Infraestructura de atención médica en la nube con las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento.
    • Interoperabilidad: recopilación y almacenamiento de datos de diversas fuentes (integraciones), generando registros de salud personales y unificados.
    • Captura de datos del mundo real y autoinformados, con la capacidad de "traer su propio dispositivo" (BYOD).
    • Sistema de captura de datos digitales del participante (ePRO - Resultados electrónicos informados por el paciente, eCOA - Evaluación electrónica de resultados clínicos)
    • Acceso en tiempo real a la captura de datos de los participantes
    • Plataforma de generación de evidencia
    • Capacidades de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático para el seguimiento del EHR del paciente, procesamiento e integración del análisis AI & ML externo.
    • Datos sanitarios no identificados.
    • Gestión de discrepancias de datos
    • Cientos de wearables de terceros, integraciones de aplicaciones y sensores.
    • Integraciones de visitas virtuales y la telemedicina.
    • Ejecución de ensayos totalmente descentralizados.

    RESULTADOS

  • Se reducen los costos de monitoreo y revisión de datos.
  • Mejoramos la eficiencia de los ensayos clínicos y la inscripción de pacientes.
  • Aceleramos la generación de pruebas y conocimiento profundo.
  • Eliminación de algunos de los costos administrativos provenientes de las visitas en persona
  • Enfoque descentralizado para un reclutamiento más rápido.
  • Nuestra tecnología brinda más opciones de participación.
  • Retención de pacientes mejorada.
  • Mayor transparencia para los investigadores.
  • Predicción de los patrones de utilización del paciente.
  • Engagement continuo.
  • Optimización del tiempo, el costo, el riesgo y el enfoque en el paciente.