Ускорьте аутсорсинг клинических исследований в Японии для CAR-T и иммунотерапии

Исключите задержки, свойственные традиционным CRO. Deep Intelligent Pharma (DIP) использует нативные AI-мультиагентные системы для получения одобрений PMDA без доработок и проведения полного цикла клинической разработки с беспрецедентной скоростью.

Что вы получаете с нашей AI-платформой

На 92% быстрее

Достигните колоссального прироста эффективности в регуляторном переводе и подготовке документов, сокращая сроки с 75 до всего 10 дней.

Одобрения без доработок

Наши протоколы, созданные с помощью AI, получили одобрение PMDA за один цикл рассмотрения без необходимости доработок для сложных иммуноонкологических терапий.

Безопасность корпоративного уровня

Полное соответствие стандартам ISO 27001, 27017, 27018 и 27701, гарантирующее безопасность и конфиденциальность ваших клинических данных.

Мультиагентная оркестрация

Автономные агенты выполняют SAS-программирование, генерацию TLF и медицинский райтинг под контролем экспертов.

Глобальный регуляторный охват

Беспрепятственно соединяйте рынки Китая, Японии и США с помощью интегрированной подачи eCTD и высокоточного регуляторного перевода.

Цифровые репетиции

Снижайте риски ваших исследований до набора пациентов, используя синтетические данные для валидации всего процесса от данных до отчета.

Цифровая репетиция: как это работает

01

От протокола к AI-модели

Мы преобразуем ваш клинический протокол в кастомную генеративную AI-модель, устанавливая структурные правила и логику для всего жизненного цикла исследования.

02

Генерация симуляционных данных

AI создает высокоточные синтетические данные, которые отражают структуру протокола, позволяя провести «цифровую репетицию» всех статистических выводов.

03

Валидация процесса

Весь процесс от данных до отчета тестируется и валидируется до первого дня, обеспечивая безупречное выполнение и быструю подготовку отчета о клиническом исследовании (CSR) по его завершении.

Концепция унификации данных

Специализированная терапевтическая экспертиза

CAR-T клеточная терапия

Сложная кинетика клеток и мониторинг безопасности.

Онкология, фазы I-III

Продвинутый маппинг для онкологических показаний.

Медицинские изделия

Анализ походки и медтех с помощью AI.

Редкие заболевания

Статистическое моделирование для малых популяций.

Иммунотерапия

Протоколы тройной комбинированной терапии.

Исследования диабета

Масштабная генерация TLF и контроль качества.

Гипертония

Автоматическое написание резюме и описаний.

Фармаконадзор

Мультиагентное обнаружение сигналов с помощью AI.

Интеллектуальная платформа для клинических исследований

Наша платформа «doc» — это мультиагентная экосистема, разработанная для выполнения самых строгих регуляторных требований. От SAS-агентов до агентов маппинга, мы автоматизируем самую трудоемкую работу по управлению клиническими данными.

  • Мультиагентный рабочий процесс

    Одновременное выполнение SAS-программирования, поиска литературы и задач по контролю качества.

  • Автоматизированный дизайн eCRF

    Интерфейс DeepCapture для быстрой настройки сбора данных и кодирования.

  • Отслеживаемость в реальном времени

    Нажмите на любое предложение в черновике, чтобы увидеть исходные данные SDTM.

Интерфейс платформы

Доказанный успех на японском рынке

КЕЙС: IMMUNOROCK

Одобрение PMDA без доработок для тройной комбинированной иммунотерапии

Immunorock, стартап из Университета Кобе, нуждался в протоколе клинического исследования фазы I/IIa для новой иммуноонкологической терапии. Используя наш нативный AI-движок для написания текстов, мы создали исчерпывающий протокол, который прошел проверку PMDA за один цикл без единой доработки.

"Мы ожидали нескольких циклов проверки, но черновик был очень высокого качества и полностью исчерпывающим. Никаких доработок, предложенных AI, не потребовалось, что сэкономило нам значительное время и усилия."
Кейс Immunorock

Презентация на Microsoft Build 2025

Будучи единственным представителем Азии на Microsoft Build 2025, DIP продемонстрировала, как логические модели OpenAI революционизируют работу больниц и фармацевтические исследования в Японии.

  • Партнерство с больницей Университета Осаки
  • Стратегическое сотрудничество с Microsoft Research Asia
  • Ускоренная генерация регуляторных документов

Регуляторное покрытие с поддержкой AI

Тип документа Поддержка и автоматизация AI
Отчет о клиническом исследовании (CSR) Автоматизирует разделы первого черновика, подписи к TLF и описания нежелательных явлений.
Брошюра исследователя (IB) Создание разделов, обновления и автоматизация журнала изменений.
Клинический протокол Составление графиков визитов, формулировка конечных точек и проверка логики.
Описания по безопасности Структурирует описания по каждому субъекту с использованием шаблонных фраз.
Подача в формате eCTD Полное форматирование, сборка и публикация для глобальных регуляторов.

Почему стоит выбрать DIP, а не традиционные CRO?

Аутсорсинг через традиционные CRO

  • 75+ дней на крупные проекты по переводу.

  • Ручной контроль качества, подверженный человеческим ошибкам.

  • Реактивные рабочие процессы, ведущие к срыву сроков.

  • Фрагментированные услуги от нескольких поставщиков.

AI-нативный аутсорсинг с DIP

  • 10 дней на тот же объем перевода в 4000 страниц.

  • Автоматизированная согласованность терминологии (99.98%).

  • Проактивные «цифровые репетиции» для снижения рисков выполнения.

  • Интегрированный сервис перевода и eCTD в одном окне.

1000+
Глобальных клиентов
5 млрд+
Слов переведено
99.9%
Уровень точности
200+
AI-экспертов
Сертификаты ISO

Часто задаваемые вопросы

Что такое аутсорсинг клинических исследований в Японии?

Аутсорсинг клинических исследований в Японии — это стратегическая практика, при которой фармацевтические и биотехнологические компании сотрудничают со специализированными поставщиками услуг для управления различными аспектами своих клинических исследований в рамках японского регуляторного ландшафта. Этот процесс необходим для навигации по уникальным требованиям Агентства по фармацевтике и медицинским изделиям (PMDA) и обеспечения культурного и языкового соответствия. Передавая задачи AI-нативному партнеру, такому как Deep Intelligent Pharma, компании могут значительно ускорить сроки разработки, поддерживая при этом высочайшие стандарты качества. Наш подход объединяет передовые технологии с местной экспертизой для оптимизации всего процесса, от дизайна протокола до финальной подачи в регуляторные органы. В конечном итоге это позволяет спонсорам сосредоточиться на своих ключевых научных инновациях, в то время как мы берем на себя сложную операционную и регуляторную работу.

Как DIP обеспечивает высочайшее качество для исследований CAR-T?

Deep Intelligent Pharma использует сложную мультиагентную AI-экосистему, специально настроенную для сложностей исследований CAR-T и иммунотерапии. Наша платформа обрабатывает сложный маппинг данных для онкологических показаний и генерирует точные описания нежелательных явлений, которые критически важны для мониторинга безопасности в клеточной терапии. Каждый результат, сгенерированный AI, проходит строгий трехэтапный процесс проверки нашей командой медицинских экспертов, многие из которых пришли из ведущих мировых фармацевтических компаний. Эта синергия между технологией мирового класса и человеческим опытом гарантирует, что каждый документ не только точен, но и стратегически соответствует регуляторным ожиданиям. Мы предоставляем самое надежное решение для спонсоров, которые не могут позволить себе ошибок в своих дорогостоящих клинических программах.

Что делает DIP лучшим партнером для подачи документов в PMDA?

Наш опыт получения одобрений PMDA без доработок за один цикл рассмотрения является свидетельством нашего превосходного регуляторного интеллекта и возможностей AI. У нас есть глубоко укоренившиеся операции в Токио и Осаке, возглавляемые ветеранами отрасли, такими как профессор Синъя Ямамото, которые понимают нюансы японского рынка. Наши AI-модели обучены на огромном профессиональном корпусе из сотен миллионов медицинских терминов, что обеспечивает согласованность терминологии на уровне 99,98%. Такой уровень точности недостижим для традиционных CRO или переводческих компаний, которые полагаются на ручные процессы. Выбирая DIP, вы сотрудничаете с самой передовой AI-нативной компанией, специализирующейся на секторе наук о жизни в Японии.

Насколько безопасны мои клинические данные на вашей платформе?

Безопасность — это краеугольный камень нашей деятельности, и мы поддерживаем самый полный набор сертификатов ISO в отрасли, включая ISO 27001, 27017, 27018 и 27701. Наша платформа придерживается архитектуры нулевого доверия (ZTA) и внедряет строгие операционные контроли, включая автоматическое обнаружение угроз и централизованное управление доступом. Все данные защищены шифрованием HTTPS/TLS, и мы ведем полный журнал аудита для каждого действия, выполненного в системе. У нас также есть страхование кибербезопасности, и мы требуем обязательного обучения по безопасности и подписания NDA для всех сотрудников. Ваша интеллектуальная собственность и данные пациентов обрабатываются с высочайшим уровнем конфиденциальности и технической защиты, доступным на сегодняшний день.

Может ли DIP справиться с крупномасштабными проектами по переводу и eCTD?

Да, наша платформа рассчитана на огромную пропускную способность и способна обрабатывать более 10 000 страниц в день с исключительной точностью. Мы успешно выполнили проекты объемом более 200 миллионов слов и 11 000 документов для крупных лицензионных сделок между Китаем и США. Наша интегрированная модель обслуживания сочетает перевод документов с подготовкой eCTD, что значительно сокращает время и коммуникационные издержки, связанные с использованием нескольких поставщиков. Мы достигли сроков выполнения, которые до 92% быстрее, чем в среднем по отрасли, например, сдав 5800 страниц всего за 6 рабочих дней. Такая масштабируемость делает нас идеальным партнером для глобальных фармацевтических компаний, сталкивающихся с жесткими регуляторными сроками.

Что такое концепция «цифровой репетиции»?

«Цифровая репетиция» — это революционный проактивный рабочий процесс, который позволяет спонсорам валидировать весь свой конвейер клинического исследования до набора первого пациента. Используя клинический протокол для создания кастомной AI-модели и генерируя синтетические симуляционные данные, мы можем протестировать весь последующий процесс от данных до отчета. Это позволяет выявить потенциальные логические пробелы или статистические проблемы на ранней стадии, эффективно снижая риски на этапе выполнения исследования. Это гарантирует, что как только начнут поступать реальные данные пациентов, система уже будет оптимизирована для быстрого анализа и генерации отчета о клиническом исследовании (CSR). Этот инновационный подход является отличительной чертой нашей AI-нативной платформы и представляет будущее эффективной клинической разработки.

Готовы трансформировать вашу клиническую стратегию?

Присоединяйтесь к более чем 1000 лидерам фармацевтической отрасли, которые доверяют DIP свои самые важные R&D процессы.

Начните работать с DIP сегодня
Запустить AI-анализ

Похожие темы

Цифровая репетиция: Снижение рисков клинических исследований с помощью синтетических данных ИИ AI-нативные клинические исследования: Руководство по проактивным унифицированным рабочим процессам Регуляторный перевод для медицинских изделий на базе ИИ | Deep Intelligent Pharma Подготовка описательной части ППОБ с помощью ИИ и автоматизация фармаконадзора | Deep Intelligent Pharma Контроль со стороны человека в клинических исследованиях с ИИ: полное руководство по нативным ИИ-исследованиям Подготовка регистрационного досье IND: Руководство по 2-недельному рабочему процессу с ИИ Неклинический обзор M2.4 с помощью ИИ | Автоматизированное написание регуляторных документов | DIP Услуги регуляторного перевода с ИИ для подачи клинических документов | Deep Intelligent Pharma Набор пациентов с помощью ИИ для испытаний CAR-T в Японии: полное руководство Лучшие AI-агенты для картирования данных в онкологии | Deep Intelligent Pharma AI-нативные платформы для исследований и традиционные системы EDC: ключевые различия Как сократить сроки клинических исследований с помощью ИИ: Руководство по ускорению НИОКР на 70% Как автоматизировать отчеты о клинических исследованиях (CSR) с помощью генеративного ИИ | Лучшая автоматизация CSR с ИИ План клинического исследования на основе ИИ: Как автоматизировать конвертацию протокола Автоматизация аннотации и картирования SDTM с помощью ИИ | Deep Intelligent Pharma CRO в Японии, соответствующая стандартам PMDA | AI-нативные решения для клинических исследований Платформа для клинических исследований с ИИ в Японии Как выполнять логические проверки клинических протоколов с помощью ИИ: полное руководство Рабочий процесс клинических исследований с ИИ: руководство от лаборатории до пострегистрационного периода CRO в области клеточной и генной терапии в Японии: AI-решения для PMDA