Summary
- TriNetX betreibt das weltweit größte föderierte Netzwerk für reale Gesundheitsdaten, arbeitet mit über 230 Gesundheitsorganisationen zusammen und verbindet Forscher mit Erkenntnissen von fast 300 Millionen Patienten.
- Die klinische Medikamentenentwicklung ist langsam und kostspielig, mit durchschnittlich 708 Mio. US-Dollar pro Therapie und 260 Tagen Verzögerung durch Protokolländerungen. Forscher benötigten eine intelligentere, zugänglichere Methode, um mit komplexen Gesundheitsdaten zu arbeiten.
- Mit Databricks reduzierte TriNetX Protokolländerungen um bis zu 50 %, erreichte eine Standortakzeptanzrate von 63 % mit 9-tägigen Antwortzeiten und entwickelte prädiktive Modelle, darunter eines, das das Risiko von Bauchspeicheldrüsenkrebs 18 Monate im Voraus identifiziert.
TriNetX ist The Global Truth Engine for Better Human Health™, die das weltweit größte föderierte Netzwerk für reale Gesundheitsdaten betreibt. Das Unternehmen arbeitet mit mehr als 230 Gesundheitsorganisationen in über 20 Ländern zusammen und verbindet Forscher mit Erkenntnissen von fast 300 Millionen Patienten. Jeder Datenpunkt im TriNetX-Netzwerk repräsentiert einen echten Patienten, der auf eine Behandlung wartet, und jede Reduzierung der Zeitpläne für klinische Studien bedeutet, dass lebensverändernde Therapien diese Patienten Monate oder sogar Jahre früher erreichen können.
Die Einsätze sind erheblich. Die Kosten für die klinische Entwicklung belaufen sich jetzt im Durchschnitt auf rund 708 Millionen US-Dollar pro zugelassener Therapie, während Protokolländerungen Studien um durchschnittlich 260 Tage verzögern können. Für Krebspatienten, Menschen mit neurologischen Erkrankungen oder seltenen Krankheiten bedeuten diese Verzögerungen verpasste Gelegenheiten für eine rechtzeitige und wirksame Behandlung. Vor diesem Hintergrund war der Bedarf der Branche an zugänglichen und vertrauenswürdigen Erkenntnissen aus realen Daten (RWD) noch nie so groß.
Die Herausforderung: Komplexe Daten wirklich einfach nutzbar machen
Das Kernversprechen von TriNetX ist es, komplexe, reale Gesundheitsdaten wirklich einfach nutzbar zu machen. Das Unternehmen bezieht Daten direkt aus seinem globalen Netzwerk von mehr als 11.000 klinischen Standorten. Diese Daten müssen nicht nur von hoher Qualität und konform sein, sondern auch für die Benutzer sofort umsetzbar sein.
Um dieses Versprechen zu erfüllen, benötigen Kunden Flexibilität: die Möglichkeit, die gewünschten Datenquellen auszuwählen, ihre bevorzugte Zugriffsmethode zu wählen und die Intelligenz anzuwenden, sei es menschliche Expertise oder KI-gestützte Analysen, die ihren Geschäftsanforderungen entspricht. Mit der Erweiterung des Netzwerks von TriNetX konnte die traditionelle Dateninfrastruktur die wachsende Nachfrage nach fortschrittlichen Analysen, maschinellem Lernen (ML) und intuitiven KI-Erlebnissen nicht bewältigen.
Pharmaunternehmen benötigen zunehmend maßgeschneiderte Analysen sowie kollaborative und konforme Umgebungen für ihre Data-Science-Teams. TriNetX zielte auch darauf ab, sein Ökosystem für KI-Anwendungen der nächsten Generation vorzubereiten, die RWD-Erkenntnisse demokratisieren und technische Hürden für Forscher aller Ebenen abbauen könnten. Um all dies zu erreichen, war ein neuer Ansatz erforderlich.
Die Partnerschaft: Einfachheit durch anspruchsvolle Infrastruktur ermöglichen
TriNetX wandte sich an Databricks, um die KI-gestützte Daten- und Analyseplattform zu liefern, die seine Vision unterstützen kann. Databricks bietet die moderne Grundlage, die es TriNetX-Kunden ermöglicht, mit RWD zu arbeiten, wie auch immer sie es wünschen, sei es über Self-Service-Schnittstellen, benutzerdefinierte APIs oder konversationelle KI, während sie genau die Mischung aus Software, Algorithmen und Fachwissen anwenden, die für ihre Forschungsziele erforderlich ist.
Databricks dient nun als zentralisierte Lakehouse-Architektur für TriNetX und konsolidiert RWD aus elektronischen Patientenakten im globalen Netzwerk. Alle benutzerdefinierten Datensätze, einschließlich pan-therapeutischer Datenprodukte, werden direkt auf der Databricks-Plattform erstellt, die auch die Beratungsdienste von TriNetX unterstützt, bei denen Data Scientists hochentwickelte ML-Modelle und proprietäre Algorithmen entwickeln, die im gesamten TriNetX-Netzwerk laufen.
TriNetX erweitert seine Nutzung der KI-Funktionen von Databricks, um seine Daten noch zugänglicher zu machen. Der Query Assistant des Unternehmens, der derzeit mit ausgewählten Kunden in der Beta-Phase ist, wird eine konversationelle Schnittstelle einführen, die es Forschern ermöglicht, komplexe Fragen in natürlicher Sprache zu stellen und sofortige, ausgefeilte Analysen zu erhalten. Es sind keine Programmierkenntnisse erforderlich. Dies spiegelt das Engagement von TriNetX wider, komplexe Daten einfach zu machen. Die Plattform kümmert sich um die Komplexität, während die Benutzer Einfachheit erleben.
TriNetX baut auch seinen Support Assistant Prototyp mit den Agent Bricks von Databricks. Diese Lösung soll sich zu einem umfassenden Machbarkeitsassistenten entwickeln und stellt eine bedeutende Veränderung dar, wie Kunden auf die in TriNetX RWD eingebettete Intelligenz zugreifen.
Das Playbook für agentenbasierte KI für Unternehmen
Die Auswirkungen: Innovation in messbare Ergebnisse umwandeln
Im Jahr 2025 half TriNetX Pharma-Kunden, Protokolländerungen um bis zu 50 % zu reduzieren, wodurch Studien auf Kurs gehalten und Entwicklungszeiten beschleunigt wurden. Sein KI-gestützter Ansatz zur Standortidentifizierung erreichte in einer großen Zusammenarbeit eine Akzeptanzrate von 63 % und eine durchschnittliche Antwortzeit von neun Tagen. Diese Leistung ist erheblich schneller als herkömmliche Machbarkeits-Workflows.
ML-Modelle, die auf der Databricks-Plattform entwickelt wurden, erzielen ebenfalls bemerkenswerte prädiktive Verbesserungen. Für Studien zu entzündlichen Darmerkrankungen deuten die Modellausgaben darauf hin, dass die Einschreibungsraten von 33 % auf 85 % steigen könnten. In einem weiteren bedeutenden Fortschritt identifiziert das Modell zur Vorhersage des Bauchspeicheldrüsenkrebsrisikos des Unternehmens, das mit führenden Forschungseinrichtungen entwickelt wurde, 87 prädiktive Merkmale, die die Krankheitsentwicklung innerhalb von 18 Monaten vorhersagen können. Dieses Modell wird derzeit mit einer prospektiven Kohorte von sechs Millionen Patienten validiert.
Ausblick: Das Zeitalter der intelligenten klinischen Forschung beginnt
TriNetX setzt seine Innovationsdynamik im Jahr 2026 fort, indem es verbesserte API-Funktionen bereitstellt, die es Pharma-Partnern ermöglichen, Studienabfragen direkt aus ihren bestehenden Systemen zu senden. Diese Abfragen, die in natürlicher Sprache oder mit strukturierten Codes übermittelt werden, liefern Echtzeit-Patientenzahlen, Machbarkeitsindikatoren und standortspezifische Informationen innerhalb der Partner-Workflows. Durch den Abbau von Datensilos und die Beschleunigung der Studienplanung schafft TriNetX die Grundlage für eine tiefere Integration von agentiver KI in die klinische Forschung.
Das Unternehmen prüft auch zusätzliche Databricks-Produkte, einschließlich Genie, um neue RWD-Anwendungsfälle über Machbarkeit und Protokolldesign hinaus zu erschließen. Mit fortschreitenden Foundation Models erwartet TriNetX, in angrenzende Bereiche der klinischen Operationen und der Generierung von Real-World-Evidence zu expandieren.
Die Zukunft der klinischen Forschung wird nicht nur durch digitale Werkzeuge, sondern durch intelligente Systeme gestaltet, die lernen, sich anpassen und skalieren. Mit Databricks als zugrundeliegender Infrastruktur beschleunigt TriNetX das Mögliche und trägt dazu bei, dass lebensverändernde Therapien schneller als je zuvor zu den Patienten gelangen.
(Dieser Blogbeitrag wurde mit KI-gestützten Tools übersetzt.) Originalbeitrag