Daten werden zu Evidenz, mit einer Intelligenz, die Sie überprüfen können.
Die interpretative Ebene des Ökosystems. KI-generierte Evidenz, domänenspezifische LLMs und Responsible-AI-Leitplanken – ausgelegt auf jede Prüfung.
Rohdaten sind keine Evidenz. Evidenz entsteht aus Daten plus Methode, Herkunftsnachweis und Belastbarkeit.
Jeder Datensatz, mit dem wir arbeiten, wird nach strukturierter Methodik, ontologiegestützter Kodierung und einem unveränderlichen Audit-Trail erfasst, damit das, was die Studie verlässt, auf regulatorischer, editorieller und klinischer Ebene bestehen kann.
Analytik, KI und Reporting bauen auf dieser Grundlage auf. Die Intelligenz ist nur so vertrauenswürdig wie die zugrunde liegende Pipeline – deshalb sind ECS® und angewendete KI als ein System konzipiert.
Wo klassische Evidenz endet, erweitern Methoden die Reichweite.
Synthetische Kohorten
Von Modellen generierte Populationen, die reale Verteilungen abbilden – für Machbarkeit, Poweranalyse und Sensitivitätsanalysen.
Externe Kontrollarme
Historische und Real-World-Daten, zusammengestellt zu Vergleichsarmen, wo randomisierte Kontrollen nicht durchführbar sind, verantwortungsvoll angewendet, im Einklang mit emerging regulatory precedent.
Clinical Intelligence
Domänenspezifische LLMs, trainiert auf kuratierten Korpora, für Extraktion, Kodierung, Literatursynthese und Dossiererstellung.
Deep Dialogue Technology
Studienspezifisches NLP, das unstrukturierte EHR-Daten liest und die vom Prüfplan geforderten Variablen direkt in das eCRF liefert (siehe Real-World-Evidenz).
Verifizierbarkeit vor Erklärbarkeit.
Eine Antwort, die sich nicht zurückverfolgen lässt, ist keine Evidenz – egal, wie gut sie sich selbst erklärt. Jeder KI-Output bei Evidilya wird mit der Herkunftskette geliefert, die ihn hervorgebracht hat.
Sechs Verpflichtungen bei jeder Studie.
Herkunftsnachweis
Jeder Output lässt sich bis zu Quelldaten, Prompts und Modellversionen zurückverfolgen.
Verifizierbarkeit
Antworten werden mit der Evidenzkette geliefert, die sie hervorgebracht hat.
Bias-Monitoring
Die Modellleistung wird nach Subgruppen gemessen, berichtet und korrigiert.
Human-in-the-Loop
Klinische und methodische Fachleute geben kritische Outputs frei.
Audit-Trail
Unveränderliche Protokolle für jede Generierung, Bearbeitung und Freigabe.
Privacy by architecture
Compute-to-Data über ECS®: Die Daten bleiben dort, wo sie entstehen.
Verifizierbarkeit vor Erklärbarkeit.
Bringen Sie uns Ihre Evidenzfrage.
Wir zeigen Ihnen, was Daten, Methode und KI dafür leisten können – und was nicht.