Analyse-Werkzeuge und Methoden: individuell und innovativ
Verschiedene Quellen speisen einen riesigen und wertvollen Bestand an Real-World Data (RWD). Das Bestreben, diese Daten für die Forschung nutzbar zu machen, ist groß; noch größer ist der Wunsch, daraus Evidenz zu generieren – sei es aus Innovationsgeist per se oder aufgrund von Verpflichtungen seitens der Behörden sowie der Industrie.
Um bisher verborgene Informationen aus RWD herauszufiltern und neue Zusammenhänge aufzudecken, bedarf es daher innovativer Lösungen, die über bereits etablierte Standards hinausgehen. Evin Hub konzipiert und implementiert neue Methoden und Technologien eigens für Ihre individuellen Forschungsanliegen.
„Sekundärdaten – z. B. Abrechnungsdaten, klinische Registerdaten, digitale Gesundheitsdaten oder auch synthetische Daten – bieten eine wertvolle Ressource für umfassende und kosteneffiziente Analysen. Methoden des maschinellen Lernens ermöglichen es, diese Daten schnell und punktgenau zu verarbeiten, zu kombinieren, Muster zu erkennen und prädiktive Modelle zu entwickeln. Durch die Kombination dieser Technologien gewinnen wir tiefere Einblicke in Krankheitsmuster und Behandlungseffekte, fördern die personalisierte Medizin und verbessern die Effizienz der Gesundheitsversorgung insgesamt.“
Dr. Ines Weinhold, Head of Science Management and Communication
Die Entwicklung von Analyseinstrumenten erfolgt flexibel, anwendungsorientiert und in enger Abstimmung mit Ihnen. Dabei arbeiten wir von der ersten Knowledge Gap-Analyse über das Methodendesign bis hin zum validierten medizinischen Algorithmus empirisch fundiert. Es kommen beispielsweise das gesamte Repertoire der deskriptiven Statistik, komplexe KI-unterstützte Analysen und synthetische Daten zum Einsatz. Mit effizienten, datenschutzkonformen Algorithmen und Datenstrukturen können wir große Datenmengen aus verschiedenen Quellen zielgenau selektieren, aufbereiten und analysieren.
Leistungen auf einen Blick
- Entwicklung von Risiko-Scores und prädiktiven Modellen
- Modelladjustierungen und Validierung auf Basis verschiedener Datenquellen
- Übertragung von Variablen und Ergebnissen aus verschiedenen Studienpopulationen bzw. Kohorten durch statistisches Matching und Algorithmus-Engineering
- Entwicklung und Integration individualisierter und modularer stand-alone Analysetools wie dem Evin Hub Profiler und Generierung synthetischer Daten