Promoteur
Meilleure visibilité sur la disponibilité, la qualité et l’évolution de la donnée, avec moins d’incertitude avant le gel.
Essais cliniques
Une couche d’IA clinique pour réduire les délais à chaque phase de l’essai.
Latrikos convertit la documentation clinique et les données sources en information structurée, traçable et prête pour la revue. Il s’intègre au flux du promoteur, de la CRO et des centres, en complétant l’EDC et en réduisant les tâches manuelles, de la faisabilité au gel de base et au suivi post-étude.
- 1
Conception
- 2
Activation
- 3
Recrutement
- 4
Saisie
- 5
Monitorage
- 6
Nettoyage
- 7
Clôture
- 8
Post-essai
Latrikos alimente chaque phase à partir du dossier médical existant
Couche Latrikos- Prépare
- Structure
- Rend traçable
- Critères d’éligibilité
- Variables initiales
- Évolution et événements
L’essai, phase par phase
Du design au post-essai.
Variables, critères d’évaluation et faisabilité.
Cartographie des sources et des centres.
Pré-screening et cohortes éligibles.
Données historiques et suivi.
Source, queries et discordances.
Cohérence, unités et données manquantes.
Export et gel de la base.
Suivi longitudinal et RWE.
Capacités qu’un essai exige.
Traçabilité et audit
- Traçabilité de chaque valeur jusqu’au document, à la date et au fragment source.
- Historique des modifications, revue et audit.
Identité et contrôle
- Rôles différenciés pour la saisie, l’investigateur, le moniteur et l’administration.
- Signature électronique et ré-authentification lorsque le flux l’exige.
Qualité et sortie
- Règles de qualité, cohérence temporelle et contrôle des unités.
- Exports configurables pour l’EDC et les outils statistiques.
Adaptabilité
- Flux adaptables aux études de phase II, phase III, observationnelles et post-autorisation.
Ce que gagne chaque équipe.
CRO
Moins de charge de saisie, monitorage, queries et nettoyage, tout en conservant le flux d’approbation de l’étude.
Centre investigateur
Moins de revue répétitive et plus de temps pour le recrutement, le soin et les décisions cliniques.
Gestion des données
Des jeux de données plus cohérents, des règles qualité précoces et des exports prêts pour les systèmes de l’essai.