Ressource | Fallstudie
Modernisierung klinischer Unternehmensdaten mit DATAstream
Wie ein einheitlicher klinischer Daten-Hub den manuellen Aufwand um 80 % reduzierte und nahezu Echtzeit-Transparenz für Studien lieferte
Herausforderung
Die Fragmentierung klinischer Daten über CROs, Systeme und Quellen hinweg führte zu operativen Engpässen. Klinische Daten stammten von mehreren Anbietern – EDC, RTSM, Imaging, bioanalytischen Laboren und Probenmanagement –, die jeweils Daten in unterschiedlichen Formaten, Strukturen und Lieferfrequenzen bereitstellten. Dies führte zu:
- Erheblicher Datenlatenz durch manuelle Aggregation aus unterschiedlichen Systemen
- Keinem standardisierten Datenmodell zur Unterstützung studienübergreifender Analysen oder Skalierbarkeit
- Inkonsistenter Validierung und eingeschränkter Nachverfolgbarkeit, was das nachgelagerte Risiko erhöhte
- Redundanter Datenverarbeitung über Teams hinweg, was operative Ineffizienzen verursachte
Ohne eine integrierte Grundlage fehlte den Teams die Echtzeit-Transparenz über die Studienleistung und Kennzahlen auf Site-Ebene.
Lösung
Slipstream implementierte DATAstreamTM Clinical, um die Aufnahme, Transformation und Bereitstellung aller klinischen Datensätze zu zentralisieren, zu standardisieren und zu automatisieren. Die Lösung umfasste:
- Azure Data Factory (ADF) & Synapse Pipelines, orchestriert über DATAstream’s metadatengesteuertes Framework
- Azure Data Lake Gen2 für sichere, skalierbare Speicherung und Archivierung
- Synapse Data Warehouse, strukturiert nach DATAstream’s Medallion-Architektur für Analysen und geregelten Zugriff
- Logic Apps für automatisiertes Monitoring, Alerts und Benachrichtigungen
- Power BI & Power Apps für rollenbasierte Visualisierung und operative Dashboards
- DATAstream’s Validierungs-Engine zur Sicherstellung standardisierter Aufnahme und Qualitätskontrollen über alle klinischen Quellen hinweg
Die DATAstream Clinical-Plattform von Slipstream hat unser klinisches Datenökosystem Ende-zu-Ende vereinheitlicht und Echtzeit-Transparenz, höhere Qualität und operative Effizienz über alle Studien und Teams hinweg geliefert.
Ergebnisse
Der Kunde reduzierte die manuelle Aggregation um 80 %, gewann nahezu Echtzeit-Transparenz über Studien, verbesserte die Entscheidungsfindung durch konsistente Daten, stärkte die Zusammenarbeit zwischen Teams und senkte die Kosten durch die Eliminierung redundanter Abstimmungen und Beschaffungen.
Highlights
Der Kunde reduzierte die manuelle Aggregation um 80 %, gewann nahezu Echtzeit-Transparenz über Studien, verbesserte die Entscheidungsfindung durch konsistente Daten, stärkte die Zusammenarbeit zwischen Teams und senkte die Kosten durch die Eliminierung redundanter Abstimmungen und Beschaffungen.