Mère et fille souriant devant une tablette dans le cabinet médical

Générez des informations vitales grâce aux solutions basées sur les preuves issues du monde réel sur la plateforme de données et d'IA la plus productive

Solutions de Real-World Evidence

SAS aide ses clients à maximiser la valeur des données du monde réel tout au long du cycle de vie du produit.



Révélez des informations qui contribuent à sauver des vies et créent de la valeur avec les solutions de Real-World Evidence de SAS

Identification de nouveaux axes de recherche, développement plus efficace de médicaments et de thérapies, meilleure compréhension de la sécurité, de l'efficacité, de l'observance, ainsi que de la valeur économique et sociétale des produits et des médicaments : SAS prend en charge les preuves issues du monde réel à chaque étape du cycle de vie du produit.

Une solution de bout en bout

SAS aide ses clients à automatiser les tâches répétitives et à éliminer les redondances tout au long du cycle de vie des données et de l'IA.

Un environnement analytique ouvert

La plateforme SAS facilite l'accès à des ensembles de données complexes sans nécessiter de compétences approfondies en programmation. L'environnement ouvert permet l'intégration avec des solutions open source. 

Une plateforme robuste pour l'IA et l'analytique avancée

Utilisez l'IA générative pour améliorer et accélérer l'analyse des données. Enrichissez les données du monde réel grâce à l'ajout et à l'utilisation de données synthétiques. 

Gestion de données multimodales

SAS propose une solution unifiée prenant en charge la gouvernance, la traçabilité et la gestion des données à l'échelle de l'entreprise, y compris des ensembles de données multimodales complexes nécessaires aux études observationnelles. 

Intégration de données du monde réel dans la recherche clinique

SAS prend en charge l'exploitation des données du monde réel pour améliorer la rapidité et l'efficacité de la recherche clinique, notamment la faisabilité des essais et l'utilisation de groupes témoins étendus.

Comment SAS propose des solutions de Real-World Evidence primées

  • Organon utilise les solutions SAS pour faire progresser la recherche en économie de la santé et en résultats pour répondre aux besoins non satisfaits des patients.

  • bioMérieux s'associe à SAS pour contribuer à la lutte contre la résistance antimicrobienne.

  • READDI utilise SAS pour anticiper la prochaine pandémie grâce à la découverte de médicaments alimentée par l'IA et le machine learning. 

    SAS Viya animation

    SAS Viya : la plateforme de données et d'IA dédiée aux sciences de la vie

    Obtenez des informations fiables et explicables ainsi qu'un impact mesurable grâce à une plateforme de données et d'IA qui accélère l'innovation, facilite la prise de décision au sein d'un écosystème de santé complexe et fournit des informations fiables dans un environnement hautement réglementé.


    Ressources recommandées sur les solutions de Real-World Evidence

    Livre blanc

    Essais cliniques décentralisés : de l'évolution à la révolution

    Webinaire

    De l'idée à l'action : les clés de la Real-World Evidence et de l'analytique

    Description de la solution

    Real-World Evidence


    Solutions principales

    Les produits SAS pour exploiter les preuves issues du monde réel

    SAS Health

    SAS Health est une solution d'entreprise complète pour l'intégration et la gestion des données, l'automatisation et l'analytique. 

    • Importez facilement des données respectant les formats standards de l'industrie.
    • Établissez un accès sécurisé à divers systèmes, sources de données et applications.
    • Exploitez les prédictions basées sur l'IA/ML pour enrichir votre analytique descriptive et obtenir des informations pour une meilleure prise de décision.
    • Intégrez facilement les équipes et les technologies tout au long du cycle de vie analytique.

    SAS Data Maker

    SAS Data Maker est un générateur de données synthétiques fluide, idéal pour les organisations des sciences de la vie souhaitant compléter ou combler les lacunes des données réelles.

    • Générer des données synthétiques qui reflètent les données réelles et protègent mieux les informations sensibles.
    • Évaluer la qualité des données grâce à des métriques visuelles et statistiques entièrement automatisées, permettant d'auditer la qualité et la confidentialité des données générées.
    • Obtenir des algorithmes fiables pour l'augmentation et la génération de données dans un outil puissant pour améliorer les performances des modèles et fournir des informations plus intelligentes.