クライアントの概要
世界各地域で臨床研究を実施している早期がん検出のグローバルリーダーです。チームは構造化された健康およびライフスタイルデータを収集し、ラボ結果を統合し、医療結果に基づいてフォローアップを実施しています。
ライフサイエンス分野のケイパビリティ
早期検出研究を加速する自動化
当社は研究チームが複雑な研究設計を実用的なシステムに変換できるよう支援しています。この事例では、SequoiaATが電子症例報告書（eCRF）、ルールチェック、アラート、ラボデータ同期を自動化し、大規模な早期がん検出プログラムを支援した方法をご紹介します。
関連サービス: AI と機械学習、自動化、および 品質エンジニアリングをご覧ください。
課題
- 複数拠点での構造化データの信頼性ある収集
- 参加者記録とリンクされたラボ結果の安全な入力
- 医療結果に基づくパーソナライズされたフォローアップとアラート
- 研究品質を維持するための強力な検証とルールチェック
SequoiaATの貢献
自動フォーム生成
GoogleスプレッドシートのアンケートをJSONに変換するPythonユーティリティを開発しました。バックエンドはこれらのJSONファイルを読み込み、データベースに記録を書き込みます。Reactフロントエンドがデータベースから動的フォームを描画します。
研究ルールエンジン
データベーストリガーと検証ロジックを追加しました。チームは性別特有の質問、うるう年の日付検証、時系列の整合性などのチェックを設定できます。医療結果に応じて新しいフォームやアラートを自動生成できます。
通知システム
電子メールアラートによって参加者のスケジュール管理をサポートします。たとえば、治療後90日後のフォローアップが自動で作成・追跡されます。
ラボデータ同期とワークフロー
ラボ結果は参加者記録に関連付けられ、治療ステップや新しい調査へのワークフロー分岐が可能になります。
成果
- パーサーとデプロイツールにより手作業が85%以上削減
- 30〜40分かかっていた更新サイクルが5分未満に短縮
- アンケートの本番環境展開が迅速化
- 一貫したルールチェックによるデータ品質の向上
使用技術
- Python ユーティリティ
- React インターフェース
- トリガーと検証機能を備えたリレーショナルデータベース
- アラート通知用メールサービス