探討人群治療反應趨勢中的病人模式 (2026-US-PO-2977)臨床試驗中的藥物動力學 (PK) 和心電圖 (ECG) 測量數據能夠為藥物行為和心臟安全性提供關鍵資訊。 PK 數據描述藥物濃度隨時間的變化，而 ECG 數據，特別是心率校正 QT 間期 (QTc)，則表示心臟風險。這兩種數據類型均為縱向數據，通常以群體層級進行匯總，但這可能會掩蓋個別患者的情況，例如，某些患者的藥物濃度變化軌跡與群體趨勢存在顯著偏差，或者其 QTc 間期超過了明顯的閾值。此外，患者個體化的縱向結果也無法反映其反應與更大群體的反應相比如何。
本次報告探討了一個標準化的可視化框架，該框架在統一的圖形顯示中同時呈現個別患者的治療軌跡和群體層面的總體統計數據。該框架以互動式 JMP 外掛程式的形式實現，使用 JMP 腳本語言 (JSL) 編寫，並支援添加註釋，以便透過參考線或標記分別傳達臨床相關的閾值或值得注意的觀察結果，從而突出個別患者潛在的安全隱患。此外，該框架還支援計算基本的藥物動力學參數，例如 AUC、 Cmax和Tmax 。整合的視覺化功能支援透過本地資料篩選器以動畫形式快速查看個別患者，與僅顯示患者或群體資料的圖形顯示相比，能夠提供更深入的洞察。這些發現表明，結合個體和群體視角的標準化工具能夠提供更完整、更具臨床實用性的臨床試驗資料視圖。
自動化和腳本編寫數據探索與視覺化
