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Medikamentenentwicklung

Big Data-Analyse in klinischen Studien verkürzt

| Redakteur: Tobias Hüser

Durch Sinequa wird die Zeit für Informationssuche und eventuelle neue Analysen um Größenordnungen reduziert.
Durch Sinequa wird die Zeit für Informationssuche und eventuelle neue Analysen um Größenordnungen reduziert. (Bild: Sinequa)

Mit Sinequa hat UCB jetzt eine neue Big Data-Suche und -Analysetechnologie für die Informationsermittlung aus klinischen Studiendaten ausgewählt. Die Plattform beschleunigt die Beantwortung von Fragen, die im Verlaufe des Lebenszyklus der Entwicklung von Medikamenten für Nerven- und Immunkrankheiten entstehen.

Im Rahmen der Entwicklung medikamentöser Therapien führt das Unternehmen umfangreiche klinische Studien durch. Auf die dabei entstehenden Big Data Inhalte muss UCB bei der Medikamentenentwicklung permanent zugreifen, um relevante Daten für weiterführende statistische Analysen zu finden. Rund zehn Millionen Dateien haben sich dabei in den letzten 15 Jahren angesammelt – ein Datenberg von 20 Terabyte, der jährlich um derzeit 30 % wächst.

Darunter sind mehr als eine Million SAS-Datensätze mit Milliarden von Datenzeilen, SAS-Programmcode, ASCII-, Microsoft Office- und PDF-Dateien. Mit wachsender Anzahl an Dateitypen und Inhaltsvolumina wird die Suche nach den benötigten Informationen zusehends schwieriger. Um hierbei Kosten einzusparen, suchte UCB eine Enterprise Search-Lösung, mit der Analysten relevante klinische Datensätze finden.

Hintergrundinfos zu früheren Studien

Die einfach zu implementierende Sinequa-Plattform ermöglicht es UCB, Suchabfragen einfacher und effizienter zu gestalten. Über eine einfache Abfrage können Statistiker und Datenmanager Daten für ihre aktuellen Studien und Analysen finden, ebenso wie Hintergrundinformationen zu den ursprünglichen Studien.

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