Die globale klinische Forschungsorganisation PSI CRO hat die Auswahl geeigneter Studienzentren mithilfe eines KI-gestützten Wissenssystems von bis zu sechs Wochen auf Minuten verkürzt. Das System SYNETIC™ basiert auf der Arango Contextual Data Platform und vereint fragmentierte Daten aus früheren Studien, Prüfärzten und Institutionen in einer einheitlichen kontextuellen Schicht.
Damit können Forscher leistungsstärkere Zentren schneller identifizieren und teure Nicht-Rekrutierer vermeiden. Bislang unter-rekrutieren 30 bis 40 Prozent der Zentren oder rekrutieren überhaupt keine Patienten. Die Aktivierung eines einzigen Standorts kostet bis zu 30.000 Dollar; bei großen Studien mit Hunderten Zentren entstehen schnell Millionenverluste.
Die Plattform kombiniert Graph-, Vektor-, Dokumenten-, Key-Value- und Suchfunktionen. Das ermöglicht die Analyse komplexer Zusammenhänge zwischen Prüfärzten, Institutionen, Protokollen und historischen Ergebnissen. Das KI-System liefert nicht nur Empfehlungen, sondern auch die Begründung, unterstützende Evidenz aus früheren Studien, Konfidenzwerte und Hinweise auf fehlende Informationen.
PSI-Direktor Andrei Seryi betonte, dass Vertrauen in KI-Empfehlungen entscheidend sei – gerade in regulierten Umfeldern. Arango-CEO Shekhar Iyer hob hervor, dass erfolgreiche KI-Projekte eine zuverlässige kontextuelle Datengrundlage bräuchten, die herkömmliche Systeme nicht bieten könnten.
Die Lösung wurde auf der NVIDIA GTC vorgestellt und soll klinische Entwicklungszeiten verkürzen sowie Kosten deutlich senken.
Die Informationen stammen aus einer Mitteilung von Arango vom 19. März 2026.
