Castor treibt die klinische Covid-19-Forschung weltweit mit Tableau an
Castor setzt sich leidenschaftlich für die Weiterentwicklung der medizinischen Forschung ein. Tausende von Forschern in den Bereichen Medizintechnik, Biotechnologie und der akademische Forschung auf der ganzen Welt verlassen sich auf die Castor-Plattform zur elektronischen Datenerfassung (EDC), um qualitativ hochwertige Daten aus beliebigen Quellen problemlos zu integrieren und ihre Studien zu beschleunigen.
Ergebnisse der Zusammenarbeit mit The Information Lab und der Nutzung von Tableau
- Forschungsplattform für über 200 Covid-19-Studien in 16 Ländern weltweit kostenlos zur Verfügung gestellt
- Die Zusammenarbeit von Ärzten und Forschern ermöglicht eine bessere Verteilung der begrenzten Krankenhausressourcen
- Hochentwickelte Analysen in Echtzeit ermöglichen es Intensivstationen, Patientenanforderungen zu verstehen und Intensivpflege zu leisten
Hier erörtert Derk Arts, CEO und Gründer von Castor, wie die visuelle Analyse mithilfe von Tableau – als Teil der Castor EDC-Plattform – eingesetzt wird, um das Covid-19-Virus besser zu verstehen. Diese Plattform wird auch dazu genutzt, wertvolle Krankenhausressourcen zu optimieren und letztlich die Behandlungsergebnisse von Covid-19-Patienten zu verbessern.
„Tableau war die erste Wahl zur Untermauerung unseres Covid-19-Programms. Es ist einfach zu bedienen und unglaublich leistungsstark und ermöglicht es den Menschen, Forschungsergebnisse wesentlich schneller und effizienter zu verstehen.“
Wie unterstützt die Technologie von Castor den Kampf gegen Covid-19?
Vor der Einführung von Castor war mir bewusst, dass die medizinische Forschung und die evidenzbasierte Medizin nicht das Beste aus den vorhandenen Daten macht. Zu oft stützten sich die Entscheidungen noch auf Papierinhalte, Tabellenkalkulationen oder die Veröffentlichung von Freitexten. Das wollte ich ansprechen. Bei Castor sehen wir eine Zukunft, in der alle medizinischen Forschungsdaten maschinenlesbar, wiederverwendbar und für alle verfügbar sind, um die Lebensqualität der Patienten zu verbessern.
Wenn neue Virenstämme wie das Coronavirus auftauchen, sind Daten eindeutig unser wertvollstes Gut. Schon während des Ebola-Ausbruchs traf dies zu, als wir bereits jahrzehntelang über die Auswirkungen und mögliche Behandlungen Forschung betrieben hatte, und es trifft auch im Fall des Coronavirus zu.
Castors Forschungs-EDC-Plattform ist für alle Covid-19-Forschungsprojekte kostenlos verfügbar. Wir unterstützen mittlerweile mehr als 200 Covid-19-Studien in 16 Ländern. Und weil die Zeit drängt, haben wir diese Studien innerhalb von durchschnittlich sechs Tagen live geschaltet. Wir haben auf der Grundlage der Standards der Weltgesundheitsorganisation (WHO) vorgefertigte elektronische Fallberichtsformulare (eCRFs) entwickelt, mit denen Forscher ihre Studie oder ihr Register in weniger als einer Stunde beginnen können.
Wie passt Tableau in diese Forschungsarbeit zu Covid-19?
Eine der besten Möglichkeiten, die Aussagekraft von Daten zu verbessern, ist die visuelle Analyse. Und niemand kann das besser als Tableau. Tableau war die erste Wahl zur Untermauerung unseres Covid-19-Programms. Es ist einfach zu bedienen und unglaublich leistungsstark und ermöglicht es den Menschen, Forschungsergebnisse wesentlich schneller und effizienter zu verstehen.
Könnten Sie ein Beispiel für die Covid-19-Forschung und die Verwendung von Tableau nennen?
Castor hat seine EDC-Plattform kostenlos für jede gemeinnützige Forschung im Zusammenhang mit Covid-19 zur Verfügung gestellt. Tableau ist ein integraler Bestandteil davon. Dies gilt insbesondere im Fall der Covid-Predict-Studie, einer Zusammenarbeit zwischen Ärzten und Forschern in den Niederlanden, um besser zu verstehen und vorherzusagen, welche Covid-19-Patienten welche Behandlung und welche Art von Pflege erhalten sollten. Wir sorgen für eine optimale Verteilung der begrenzten Krankenhausressourcen und stellen sicher, dass die am schwersten erkrankten Patienten das höchste Versorgungsniveau erhalten.
Unser EDC-System hilft dem Covid-Predict-Konsortium bei der einfachen Erfassung von Daten aus verschiedenen Quellen – es umfasst derzeit mehr als fünf Millionen Datenpunkte. Es werden Algorithmen zur Vorhersage von Krankheitsergebnissen entwickelt und mit Daten getestet, die in Echtzeit über Castors API abgerufen werden, was die Integration mit einer Vielzahl anderer Plattformen ermöglicht. Diese Algorithmen helfen bei der Vorhersage der Wahrscheinlichkeit, dass ein Patient intensive Pflege benötigt, und falls ja, wie das wahrscheinliche Ergebnis aussehen wird.
Tableau ermöglicht es den Menschen, all dies schnell und einfach zu verstehen. Es liefert einen Überblick über die Aufnahmen auf der Intensivstation, der mittleren Pflegestation und den Krankenhausstationen und visualisiert die Patientenergebnisse und Komplikationen. Ein entscheidendes Dashboard zeigt zum Beispiel das demographische Altersprofil der Aufnahmen, die durchschnittliche Einweisungsdauer und die Anzahl der Personen, die entweder aus dem Krankenhaus entlassen, ins Krankenhaus eingewiesen, verlegt oder palliativmedizinisch versorgt werden, oder die traurigerweise verstorben sind.
Dies ist eine bemerkenswerte und wertvolle Arbeit. Welche Rolle hat der Tableau-Partner The Information Lab bei der Unterstützung dieser Projekte gespielt?
All dies wird durch die vertrauensvolle Partnerschaft mit Tableau, das Fachwissen von The Information Lab und Alteryx ermöglicht. In nur wenigen Tagen hat The Information Lab beispielsweise diese unglaublich aussagekräftigen Visualisierungen erstellt, die letztlich dazu beitragen, die Überfüllung der Krankenhäuser zu reduzieren, das Personal zu schützen und Patienten, die ins Krankenhaus eingewiesen werden müssen, zu priorisieren.
Wie wichtig ist es, dass die Leistungserbringer im Gesundheitswesen stärker datengetrieben agieren?
Alle müssen mit einer gemeinsamen Mission zusammenkommen, um Daten als vertrauenswürdiges Gut zu betrachten. Sobald Daten frei zwischen Forschern, Klinikern und anderen Personen ausgetauscht werden können, ist es beispielsweise möglich, die Forschungszyklen zu verkürzen und die Ergebnisse der Gesundheitsversorgung zu verbessern. Daten liegen auch in der Verantwortung aller. Wir alle müssen uns dafür einsetzen, Daten für bessere Entscheidungen zu nutzen.
Article credit: Tableau
