臨床試験の安全性、有効性、運用上の整合性信号の視覚化（2020-EU-45MP-433）レベル：初心者
Kelci Miclaus、SAS、JMP Life Sciences、アドバンスドアナリティクスR＆D、シニアマネージャー
SASのJMP臨床研究開発者、Rebecca Lyzinski氏
トランスレーショナルおよび臨床研究の実施には、大きな値札が付きます。健康の結果と病気を理解するための研究で費用と時間を考慮すると、研究者は通常、できるだけ多くのエンドポイントに関するデータを収集します。これはさらに、疾患の生物学的基盤の理解が不十分であり、新しい治療法の有効性だけでなく、安全性と運用上の整合性を評価するための優れた臨床研究実施プロトコルによって動機付けられています。ライフサイエンスデータの「ライフサイクル」では、データ量が結果の分析と伝達に課題をもたらします。数百のテーブルを生成する従来の方法は、効率的でも効果的でもありません。このプレゼンテーションでは、臨床試験研究における一般的かつ新しい視覚化技術に焦点を当てます。複雑な統計分析の結果を伝えるために、データの要約の視覚化手法とプロットの両方を強調しています。これには、臨床試験における安全性と有効性の分布概要、臨床所見の傾向（ウォーターフォールプロット、シフトプロット、スパゲッティプロット、ラザニアプロット、スイマープロット）、イベント発生までの時間、および臨床運用上の整合性の異常検出が含まれます。Graph Platformでは、このプラットフォームの最新機能を強調した例を紹介します。次に、高度にカスタマイズされた臨床分析レビューを作成するように調整された垂直ソリューションであるJMP Clinicalでこれらの視覚化プラクティスの実装を実証し、JMP Clinical 7.1で利用可能な最新機能の概要を示します。
起こるデータ探索データの可視化
