臨床画像と症例報告のジャーナル

より優れた臨床判断のためのビジュアル分析の進化

デイブ・アンダーソン*

化合物研究、新薬開発、臨床試験をサポートして患者ケアを前進させるためのデジタル データの急激な増加は、臨床研究者にとって明確な課題となります。しかし、これはまた、データを新しい方法で視覚化することに意欲的な組織にとって、新しい探究分野、コスト削減、収益増加の大きな機会でもあります。臨床データのサイズと複雑さは重要ですが、残念ながら、今日の視覚化テクノロジでは、研究者がデータの接続方法や、一見異なるデータ セット間の依存関係をすばやく理解するための重要な機能が提供されていません。一般的なダッシュボードの視覚化では、データの接続方法や、これらの接続に基づいて引き出せる洞察について必要なコンテキストが提供されません。コスト削減と ROI の向上を求める取締役会の高まるプレッシャーに対応するには、視覚分析ツールを進化させて、複雑な半構造化データ、非構造化データ、サード パーティ データなど、研究者が利用できる可能性のあるすべてのデータを簡単にサポートし、どのデータが接続されていて、それらのデータ セットがどのように関連しているかをよりよく理解できるようにする必要があります。この進化により、企業はデータをより戦略的に使用して、患者と株主に提供する価値を向上させる最大の機会が得られます。

このセッションでは、以下の内容を紹介するソフトウェアのデモンストレーションを行います。

• 非常に大規模で密度が高く複雑なデータセットを、視覚的な分析プログラムに迅速かつ効率的に統合する方法

• データセット間のつながりや依存関係を調べるための視覚化のセット

• データを視覚的に分析する新しい方法により、より深く文脈に沿ったデータの探索が可能

• この新しい方法を採用した顧客は、大幅なコスト削減と競争力の向上を実現しています