探索人群治疗反应趋势中的患者模式 (2026-US-PO-2977)临床试验中的药代动力学 (PK) 和心电图 (ECG) 测量数据能够为药物行为和心脏安全性提供关键信息。PK 数据描述药物浓度随时间的变化，而 ECG 数据，特别是心率校正 QT 间期 (QTc)，则指示心脏风险。这两种数据类型均为纵向数据，通常以群体水平进行汇总，但这可能会掩盖个体患者的情况，例如，某些患者的药物浓度变化轨迹与群体趋势存在显著偏差，或者其 QTc 间期超过了明显的阈值。此外，患者个体化的纵向结果也无法反映其反应与更大群体的反应相比如何。
本次报告探讨了一种标准化的可视化框架，该框架在统一的图形显示中同时呈现个体患者的治疗轨迹和群体层面的汇总统计数据。该框架以交互式 JMP 插件的形式实现，使用 JMP 脚本语言 (JSL) 编写，并支持添加注释，以便通过参考线或标记分别传达临床相关的阈值或值得注意的观察结果，从而突出个体患者潜在的安全隐患。此外，该框架还支持计算基本的药代动力学参数，例如 AUC、 Cmax和Tmax 。集成的可视化功能支持通过本地数据筛选器以动画形式快速查看个体患者，与仅显示患者或群体数据的图形显示相比，能够提供更深入的洞察。这些发现表明，结合个体和群体视角的标准化工具能够提供更完整、更具临床实用性的临床试验数据视图。
自动化和脚本编写数据探索与可视化
