Projektbeschreibung
Real-World-Evidence für mehr Erfolgswahrscheinlichkeit bei klinischen Studien
Die Produktentwicklung in der Medizinbranche dauert in der Regel Jahre, ohne dass Erfolg garantiert werden kann. Tatsächlich kommen 85 % aller getesteten neuen Therapien nie auf den Markt, weil sie Qualitäts-, Sicherheits- oder Wirksamkeitsstandards nicht genügen. Zudem können Produkte zwar in klinischen Studien bestehen, wegen unerwarteter Nebenwirkungen aber auch nach der Markteinführung zurückgezogen werden. Um die Erfolgsraten zu steigern, entwickelt das EU-finanzierte Projekt RWEal eine Analyseplattform, um aus bereits vorhandenen Gesundheitsdaten qualitativ hochwertige, genaue und zuverlässige reale Daten (real-world evidence, RWE) für klinische Studien zu generieren. Dies ist vor allem sinnvoll, weil klinische Studien nicht die Gesamtheit der Patientenpopulation für eine bestimmte Krankheit berücksichtigen können. So profitieren Entwickler von Medizinprodukten von Erkenntnissen, die nur in der Praxis außerhalb kontrollierter klinischer Studien gewonnen werden können.
Ziel
Medical product development is a lengthy and expensive process with limited success. After more than €40 million and over 10 years for clinical programmes, only 15% of new therapies reach the market. Many of the new therapies fail at the post-marketing phase due to unexpected side effects or insufficient efficacy. This is mainly because clinical trials focus on a narrow group of patients that do not represent the general patient population. Pharmaceutical and MedTech industries urgently need novel solutions to increase the efficiency and generalizability of clinical research programs.
Benete is an information technology-oriented Finnish company that developed a Life Analytics Platform to provide high-quality, accurate, and reliable Real-World Evidence (RWE) to clinical trials. The Life Analytics Platform collects a novel source of real-life data to generate behaviour and functionality models of patients, combining ambient sensors with advanced artificial intelligence technology. Benete’s technology observes patients in their daily routines and identifies changes in their functioning in real life.
This game-changing approach will provide medical product developers with invaluable insights into the efficacy and safety of a medical product in diverse patient populations, outside of the controlled environment of the clinic. The RWE data provided by Benete’s service will directly benefit clinical product development by 1- accelerating the timelines, 2- decreasing the overall costs, 3- increasing the predictive power, 4- supporting regulatory and reimbursement processes.
Benete will use this SMEi phase1 funding to 1) assess the market requirements of its Life Analytics Platform by conducting a comprehensive market analysis and user involvement study, 2) identify strategic partners, and 3) establish IP and regulatory strategies. These activities will allow Benete to define the best commercialisation strategy for the Life Analytics Platform in the clinical trial market.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht.
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SME-1 - SME instrument phase 1Koordinator
20521 Turku
Finnland
Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).