ブラー
識別を解く。リスクを取り除く。届ける。
Blur 、臨床試験の患者情報を非特定化するためのスタンドアローンのSaaSプラットフォームです。このプラットフォームは、専用の役割分担、自然言語処理、リスクシミュレーションを組み合わせて使用することで、プライバシー、規制遵守、高いデータユーザビリティを保証します。Blur 、防御可能なプライバシー基準を提供することで、リスクを取り除きます。
患者のプライバシーを保護し、治験がコンプライアンス要件を満たすようにします。今すぐBlur デモをご請求ください！
Blur？
Instem 、匿名化と定量的リスク評価をスケールアップするための効率的なソリューションとして、製薬企業のスポンサーと協力してBlur 構築しました。Blur 、患者情報を非識別化するための高度なツール群を提供し、すべて単一のユーザーフレンドリーなインターフェースからアクセスできます。臨床試験における患者情報の保護は、個人のプライバシーを維持し、データの完全性を確保し、厳格な規制要件を遵守する上で極めて重要です。強固で追跡可能な非識別化措置がなければ、研究者は規制上の罰則や信頼を失い、臨床試験の成功を危うくする危険性があります。
規制要件の複雑さと収集されるデータ量の多さにより、従来の非識別化アプローチでは時間がかかり、コストのかかるエラーが発生しやすい。さらに、医療データは高度化するサイバー攻撃の脅威に常にさらされています。Blur 、従来の非識別化アプローチの限界を超え、リスクを低減し、時間を節約し、データの有用性を高める自動化されたコンプライアンスソリューションを提供することで、脅威と戦います。
Blur主な利点
効率を高める
Blur 、同時並行的なデアイデンティフィケーションのための一元化されたプラットフォームを提供し、ユーザーは単一のインターフェースからすべてのタスクを管理し、ツール間の切り替えに費やす時間を短縮することができます。
時間の節約
Blur 、患者健康情報（PHI）の検出や再編集などの手作業を自動化し、文書作成を迅速化し、規制当局への提出に必要な時間を短縮します。
リスクを取り除く
Blur 、自動化と自然言語処理を利用して、非識別化のための包括的なカバレッジを促進し、最も機密性の高い情報を確実に保護します。堅牢なユーザーログと文書化は、容易な監査可能性と法的防御を促進します。
コンプライアンスの向上
Blur 、カナダ保健省、米国FDA、EMA、EU CTR、GDPRを含む世界的な規制基準との互換性を提供し、各試験が厳格なプライバシー法を満たすことを保証します。
データの使いやすさを維持する
Blur 、ユーザーがデータを他の値や形式に変換することを可能にします。これにより、機密の個人情報を明らかにすることなく、データの使いやすさを維持することができます。
簡易コラボレーション
Blur 役割分担を提供し、チームメンバー間のタスク分配を簡素化し、明確な説明責任を確保する。
コア機能/モジュール
Blur 単純な非識別化を超えて、プライバシーとコンプライアンスのためのモジュールからなる高度なツールキットを研究者に提供する。
Blur
臨床データセット内のPHIを効率的に除去またはマスキングすることで、HIPAA、GDPR、およびグローバルな規制へのコンプライアンスを確保し、研究者は効率的な非識別化と安心感を得ることができます。
リスクをBlur
シミュレーションベースのスコアリングを使用して再識別化リスクを計算し、ユーザーが最も安全でデータを保護する匿名化方法を選択できるようにします。Blur Riskは、10分で100万回のシミュレーションを実行し、プライバシーとデータの有用性のバランスを考慮した迅速な決定を可能にします。
Blur CSR
Blur 自然言語処理を活用し、EMA Policy 0070およびHealth Canada PRCIに基づいて提出する臨床試験報告書（CSR）を、テキスト、表、埋め込み画像を含めて匿名化します。これにより、一般的に規制当局への提出に伴う複雑さとストレスが軽減されます。
Blur選ぶ理由
Blur 、データ非識別化の細部まで確実にカバーすることで、研究者に真の安心を提供します。そのモジュール式ツールキットは、基本的なコンプライアンスを超えて、チームが効率を向上させ、試験の遅れを減らすのを支援します。
臨床試験には大きなリスクが伴い、データプライバシーや規制当局の監視に対する懸念の高まりは、費用のかかる後退につながる可能性がある。コンプライアンス違反や監査準備不足による遅延は、救命治療薬の上市を遅らせ、急速に増大する費用をもたらす可能性がある。
Blur ノンプログラマー向けに設計されており、最小限のトレーニングで既存のワークフローにシームレスに統合することができます。Blurの一連のモジュールは、機密データを保護するだけでなく、提出可能なレポートに変換することで、規制当局への提出にかかる時間を節約し、リスクを軽減します。Blur 、患者と企業を保護し、コンプライアンスを確保し、臨床試験を加速するための最適なプラットフォームです。
お客様の成功事例
このプロジェクトではいくつかの課題に直面しましたが、Instem支援により、クライアントは難なく克服することができました：
変数の量
変数の量：このプロジェクトは 9 つのデータセットで構成され、その半分以上は 10,000 以上の変数を含み、合計 60,000 以上の変数を検査しました。これを考慮すると、Instem 通常、1 つのデータ非識別化プロジェクトを実行する際、最大で 1,800 個の変数を見ています。
レガシー・フォーマット
このクライアントは、独自のシステムで作成されたレガシー形式でこのデータを保存していました。匿名化プロセスを開始する際、このフォーマットで保存されている人口統計データの場所を特定するのは当初困難でした。
ソリューション
Instem クライアントと協力して、余分なデータの特定とクリーンアップ、変数の検査、データの匿名化を行いました。Blur活用したInstem は、問題なくデータを完全に匿名化することができました。
Instem 通常、非識別化プロジェクトに 1～2 週間を費やします。このプロジェクトでは多くの変数とクリーンアップが必要なため、スケジュールは1ヶ月に延長されました。
結果
Blurおかげで、クライアントは匿名化されたデータを学術的に共有できるようになった。また、このデータを他の研究者や臨床研究データ共有プラットフォームと共有したり、規制当局の遡及的な要求に応じたりすることもできる。
仕組み
Blur 、患者のプライバシーを保護し、規制コンプライアンスを確保するためのコンプライアンスに準拠した非識別化プラットフォームを提供します。柔軟なモジュール設計により、スポンサーは臨床試験の透明性ワークフローを最適化するためにプラットフォームをカスタマイズすることができます。
データ統合
Blur 、Blur CSRを使用してインポートされたCSRを含む、さまざまな形式のデータの非識別化を可能にします。
役割を割り当てる
De-Identifier、Reviewer、Inspectorなどの役割を割り当て、特定の規制当局の要件に合わせて設定を調整します。
アイデンティフィケーションの解除
Blur CSR MLは、自然言語処理を使用してデータや文書の非識別化と匿名化を行い、大量の非識別化と匿名化プロジェクトに対応しています。
リスク評価
Blur Riskは迅速なリスク識別を可能にし、非識別化戦略を最適化します。
ログデータ
監査準備のため、すべての変更とユーザーアクティビティログを安全に保存します。
レポートの作成
Blur CSRを使用して、規制当局への提出用にクリーンで匿名化された監査対応ファイルをエクスポートできます。
よくある質問
多くのクライアントが、Blur能力は高すぎると感じています。よくある質問をまとめました。
Blur 使うにはプログラミングのスキルが必要ですか？
Blur 、直感的なインターフェイスとガイド付きのワークフローで、ノンプログラマーのために設計されています。
どのようなサポートがありますか？
お客様は、Instem臨床試験透明性サービスを通じて、専門家によるサポートを受けることができます。
Blur どのように配備されるのか？
Blur クラウドベースのSaaSプラットフォームで、インストールは不要。ユーザーは職場のネットワークから安全にアクセスできます。
複数のチームメンバーが同じプロジェクトに携わることはできますか？
はい。Blur ロールベースのパーミッションで同時ワークフローをサポートします。
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