3 must have koppelingen met je EDC-systeem 

In theorie kun je ongeveer alles koppelen met je EDC: van boekhoudpakket tot je analysetool en zelfs een labelprinter. Maar moet je dat wíllen? Elke koppeling (API) moet gemaakt en ingeregeld worden. Dit kost tijd, geld en een groepje techneuten die precies weten waarmee ze bezig zijn. Koppel je de juiste systemen aan elkaar? Dan levert het een heleboel voordelen op, zoals tijdwinst, minder fouten, meer gebruiksgemak, diepere inzichten en sneller starten met de analyses. Bij onze top 3 koppelingen slaat deze balans gunstig uit: het is de investering van een koppeling meer dan waard.

Onze top 3 met API-koppelingen voor een EDC

1. Data uit je EDC doorsturen naar de analysetool

Het doorzetten van data uit het EDC naar een analysetool zoals Zoho, R Shiny en Power BI maakt snellere data-analyse mogelijk en voorkomt dat je alle data als één bulk (achteraf) moet analyseren. Met een koppeling tussen je EDC-systeem en analysetool kun je nagenoeg real-time data doorsturen. Hierdoor kun je direct beginnen met analyseren. 

Zeker bij labwaardes is dit interessant: je ziet bijvoorbeeld dat 80% van de mensen een labwaarde boven een bepaalde grens heeft. Is dit iets wat je had verwacht, of totaal niet? En het wordt helemaal leuk als je een AI laat meedraaien. Dan kun je zelfs de verwachte uitkomst van het onderzoek voorspellen op basis van de tot dan toe binnengehaalde data. Een integratie tussen je EDC en analysesoftware levert dus sneller inzicht op in de resultaten van je klinisch onderzoek.

2. Data uit wearables uploaden in je EDC

Hoe handig zou het zijn als de data uit fitnesstrackers, medische apparaten en andere wearable devices automatisch worden geüpload in je EDC-systeem? Zodat je niet pas de data kunt inzien ná afloop van het onderzoek, maar al gedurende de studie. Precies, dat zou ideaal zijn! 

Wearables van o.a. FitBit, Garmin, Omron en Polar worden steeds vaker ingezet tijdens klinisch onderzoek. Vanuit je EDC kun je – dankzij een koppeling – automatisch de patiëntendata uit het device ophalen en al je analyse starten. Zo kun je vroegtijdig zien wat de patiënten hebben gedaan en of er afwijkingen te zien zijn. Dit kan leiden tot vroegtijdige interventies. 

3. Real World Evidence inladen in je EDC-systeem

RWE vormt steeds vaker de basis van een klinisch onderzoek. Maar ja, niemand wil al die bestaande data handmatig overzetten van het ene systeem naar het andere. Het is foutgevoelig en een enorm tijdrovende klus. Dat is zonde, omdat het zoveel sneller, makkelijker en nauwkeuriger kan. Door de originele databron te koppelen aan je EDC, kun je alle data uploaden in het juiste formaat en kenmerken komen in je EDC te staan zonder dat je ze allemaal opnieuw moet uitvragen. Alleen daarom al is het koppelen van de RWE-databron en je EDC-systeem een regelrechte aanrader.

Uitdagingen bij het koppelen van een EDC met andere software voor klinisch onderzoek

Met een API kun je een EDC-systeem koppelen met andere veelgebruikte software. Hierdoor kun je patiëntgegevens, onderzoeksresultaten en andere relevante informatie naadloos uitwisselen tussen de systemen. Helaas is het implementeren best uitdagend omdat we te maken hebben met data voor klinisch onderzoek. Gelukkig is voor elke technische hobbel op de weg een goede oplossing.

Uitdaging 1: compatibiliteit tussen systemen 

Met behulp van middleware (een filter in de API), is het mogelijk om data te vertalen van het ene dataformat en/of structuur naar het andere. Hierdoor overbrug je de verschillen tussen je EDC en de andere software, waardoor ze tóch automatisch gegevens kunnen uitwisselen.

Oplossingen:

• Data formaat conversie
  Omzetten van bijvoorbeeld XML naar JSON, of van CSV naar een database-formaat.
  

• Dataveld mapping
  Koppelen van verschillende datavelden tussen systemen, zodat
  gegevens correct worden overgedragen en geïnterpreteerd tussen verschillende systemen. Bijvoorbeeld het veld “PatientID” in een EDC-systeem koppelen aan “ParticipantID” in een CTMS.
  

• Normalisatie
  Gegevens worden in een standaardformaat omgezet, zodat ze consistent zijn en gemakkelijk kunnen worden uitgewisseld en geanalyseerd. Denk bijvoorbeeld aan de notatie van een geboortedatum: DD-MM-YYYY in het ene systeem en YYYY-MM-DD in een ander. Normalisatie zorgt ervoor dat deze data worden omgezet naar een uniform formaat, bijvoorbeeld YYYY-MM-DD, voordat ze worden toegevoegd in je EDC.

Uitdaging 2: synchroniseren van data

De API zorgt ervoor dat gegevens consistent blijven tussen verschillende systemen door middel van synchronisatie. Dit betekent dat wanneer er wijzigingen worden aangebracht in één systeem, deze automatisch worden doorgevoerd in de andere systemen. In welk systeem je ook aan het werk bent, je ziet dus altijd up to date gegevens.

Oplossingen:

• Real-time synchronisatie
  Gegevens worden onmiddellijk bijgewerkt in alle gekoppelde systemen.

   

• Batch synchronisatie
  Gegevens worden op gezette tijden bijgewerkt, bijvoorbeeld dagelijks of wekelijks.

Uitdaging 3: veiligheid van data

Met de authenticatietechnologie Single Sign-On (SSO) kan iemand inloggen met
één enkele set inloggegevens om toegang te krijgen tot meerdere systemen zoals je analysetool en het EDC, LIMS en eTMF. Deze aanpak is niet alleen gebruiksvriendelijker, maar het werkt ook sneller en efficiënter omdat teamleden niet continu hoeven te switchen tussen verschillende systemen.

Oplossing:

• SSO maakt gebruik van geavanceerde beveiligingsmaatregelen
  SSO-systemen kunnen gebruik maken van geavanceerde beveiligingsprotocollen zoals Multi-Factor Authentication (MFA), versleuteling en Single Logout (SLO). Dit betekent dat bij het uitloggen uit één systeem, je ook automatisch wordt uitgelogd bij alle gekoppelde systemen.
• Beheer wordt centraal geregeld
  Beheerders kunnen centraal gebruikersrechten instellen en toegang intrekken wanneer dat nodig is. Dit is vooral belangrijk voor naleving van regelgeving, audits en beveiliging bij personeelswisselingen.

Conclusie: een EDC koppelen aan andere software is slim áls het voldoende voordeel oplevert

Met een API kun je veilig een EDC koppelen aan andere software die je gebruikt tijdens een klinisch onderzoek. Maar stel jezelf altijd de vraag: welke voordelen levert het ons op? Bijvoorbeeld tijdwinst, het verminderen van fouten, het verhogen van gebruiksgemak, verbetering van de efficiëntie, het elimineren van handmatig data copy-pasten en verkorten van de doorlooptijd van onderzoeken. Pas als je daar antwoord op hebt, weet je of de investering zich terugverdient. 

Voor de 3 integraties die wij noemden in het blog, pakken de kosten en baten extreem positief uit. Dat hebben we keer op keer gezien bij onze opdrachtgevers. Dus wil je data doorzetten naar je analysetool of data uit RWE en wearables uploaden in je EDC? Dan zeggen wij meteen: DOEN!