EDC-platform Castor heeft vorige week onder de naam ‘Castor Catalyst’, een nieuw AI-platform gelanceerd dat klinische studies grotendeels zelfstandig laat verlopen. Catalyst is ontwikkeld op de infrastructuur en de AI-technologie van Google Cloud en automatiseert tijdrovende en foutgevoelige taken. Daardoor kan klinisch onderzoek sneller, goedkoper en nauwkeuriger worden uitgevoerd. Het platform maakt gebruik van gespecialiseerde AI-agents die repetitieve taken overnemen, terwijl onderzoekers alleen toezicht houden op kritieke handelingen en beslissingen.
Klinisch onderzoek is traditioneel sterk afhankelijk van handmatig werk, herhalende taken en versnipperde systemen die slecht op elkaar aansluiten. Deze fragmentatie leidt tot vertragingen, overschrijding van budgetten en overbelasting van personeel. Catalyst moet daar verandering in brengen.
Patiëntgestuurde processen
In eerste instantie richt Catalyst zich op het verzamelen en verwerken van betere real-world evidence (RWE). De kern van het platform, de Castor Catalyst-agent, beschikt over dataverwerkings- en verificatievaardigheden die via patiëntgestuurde processen leiden tot RWE. De oplossing is gebouwd op de AI- en datatechnologieën van Google Cloud.
De agents zijn ontwikkeld op basis van Google’s Gemini-modellen en worden opgeschaald via Vertex AI. BigQuery speelt hierbij een centrale rol in het snel en efficiënt verwerken en analyseren van grote hoeveelheden data. De infrastructuur van Google Cloud voldoet aan alle geldende eisen op het gebied van compliance en veiligheid, en ondersteunt zorgstandaarden zoals HL7 FHIR. Dit maakt een naadloze integratie met EHR-systemen mogelijk.
“Jarenlang heeft de sector te maken gehad met een stroom aan innovaties, maar het bleek lastig om die écht om te zetten in tastbare resultaten,” vertelt Derk Arts, CEO van Castor. Arts vertelt dat hun AI-mogelijkheden zijn gebaseerd op een nieuwe, eventgedreven datainfrastructuur waar ze ruim anderhalf jaar aan hebben gewerkt. “Zonder een goed inzicht in wat er in een studie precies gebeurt, kun je AI simpelweg niet effectief inzetten”, aldus Arts. Global Director Strategic Industries, Life Sciences bij Google Cloud, Shweta Maniar, vult aan: Catalyst, gebouwd op de schaalbare en veilige infrastructuur van Google Cloud, haalt de grootste knelpunten bij klinische ontwikkeling weg.”
Verlagen werkdruk
Het gezamenlijk doel is om de werkdruk in klinische trials drastisch te verlagen, zodat onderzoeksteams zich kunnen concentreren op patiënten en wetenschap in plaats van eindeloze administratie. Door repetitieve taken gecontroleerd te automatiseren, verwachten de organisaties dat handmatig werk in binnen vijf jaar met zo’n vijftig procent kan worden teruggebracht.
Een duidelijk voorbeeld van de impact is te vinden bij het Omnia BEACON GLP-1 therapie-register. Hier verzorgt Catalyst automatisch de aanmelding en selectie van patiënten, het ophalen en verwerken van medische dossiers en de verdere gegevensverwerking. Wat voorheen vier weken en ongeveer veertig uur handmatig werk kostte, gebeurt nu in minder dan vier uur. Daarbij blijven de veiligheid en naleving van wet- en regelgeving volledig gewaarborgd.
Uitbreiding
Castor past Catalyst inmiddels toe in meerdere medische gebieden, zoals oncologie, obesitas en zeldzame aandoeningen. Om een volledige, geïntegreerde oplossing te kunnen bieden, werkt Castor samen met grote apotheekketens en gespecialiseerde partijen voor patiëntenwerving.
In plaats van tijdrovende, papieren processen kiest ook ResearchManager voor een digitale aanpak van klinisch onderzoek. Met hun softwareplatform wordt het volledige onderzoeksproces, van aanvraag tot monitoring, centraal beheerd en geautomatiseerd. Deze manier van data verwerken zorgt voor meer transparantie, snellere besluitvorming en directe toegang tot relevante informatie. Ziekenhuizen, GGZ-instellingen en startups profiteren zo van meer grip op kwaliteit en voortgang, wat medische innovatie versnelt.
