overview
概要
Deep 6 AIは、非構造化電子健康記録（EHR）データを分析することで、臨床試験の実施方法を革新します。私たちのNLPプラットフォームは、患者選定プロセスを簡素化し、研究者が理想的な候補者を迅速かつ効果的に特定できるようにします。
- 患者の識別を効率化します。
- 試験の参加率を向上させる。
- 規制遵守を促進します。
AIツールSleeping Giant
ディープ6 AIで臨床試験を一新する
患者データの可能性を解き放ち、画期的な研究を促進しましょう。
shipped 2025年11月20日verticalspaid
VerticalsLife SciencesClinical Trials
注目ポイント
1高度なNLP技術を用いて、患者を臨床試験に効率的にマッチングします。
2非構造化EHRデータを活用して、リクルートメントを強化し、タイムラインを短縮しましょう。
3研究者に実用的な洞察を提供し、医療の進歩を加速させる力を与えます。
Stork Quadrant
Sleeping Giant· 31/100
Has a real moat but invisible to agents. Add an MCP and you'd climb.
“Deep 6 survives because it sits at the intersection of three hard moats: regulatory (HIPAA, FDA oversight of clinical trial matching as a medical device), trust (wrong matches harm patients and expose hospitals to liability), and coordination (it orchestrates between EHR systems, trial databases, and hospital workflows). An LLM alone can't replace the liability-bearing infrastructure, the validated matching logic, or the integration rails that hospitals depend on. The proprietary EHR + trial data pipeline is defensible too—constantly refreshing, hospital-specific, and hard to replicate.”
Defensibility · 57/100
- Physical-world coupling
- Regulatory moat
- Network liquidity
- Proprietary refreshing data
- High-trust catastrophic workflows
- Multi-party coordination
- Brand / community / taste
An LLM alone could replace
- Extract patient demographics and medical history from unstructured clinical notes
- Generate a list of potentially matching trials based on inclusion/exclusion criteria
- Summarize trial eligibility requirements in plain language
Agent-Readiness · 0/100
- Verified MCP
- Listed on agent surfaces
- Usage-based pricing
- Headless agent auth
- Public OpenAPI
- Active changelog
- llms.txt
How to defend
Deepen the regulatory moat by pursuing FDA clearance as a clinical decision support device, not just a matching tool. Own the liability explicitly—position as the vendor hospitals can point to when trial enrollment decisions are audited. Expand coordination by becoming the API that trial sponsors call to find eligible patients across hospital networks.
- Ship an MCP server and list it on Stork — biggest single point gain (+25).
- Get listed in the Anthropic MCP registry, Cursor, or Claude Desktop (+20).
- Add a usage-based or per-call tier; per-seat-only pricing dies when agents replace seats (+15).
- Expose API-key auth with a self-serve sandbox tier; remove sales-call gates (+15).
- Publish an OpenAPI spec at /openapi.json or /.well-known/openapi (+10).
仕様
API提供状況
はい、公開API
features
主要な特徴
Deep 6 AIは、臨床試験の運営を強化するために設計された強力な機能を備えています。インテリジェントなデータ抽出からリアルタイム分析まで、当社のプラットフォームはライフサイエンス向けに特化した包括的なソリューションを提供します。
- 自然言語処理（NLP）機能。
- カスタマイズ可能なダッシュボードとレポート。
- 既存のEHRシステムとのシームレスな統合。
use cases
使用例
Deep 6 AIがさまざまな臨床研究シナリオにおける患者マッチングをどのように変革できるかを発見してください。当社のプラットフォームは、多様な治療領域に対応できる柔軟性を持ちながら、患者の結果改善に注力しています。
- 対象患者選定に基づく腫瘍学研究。
- 希少疾病の試験では、特定の患者プロフィールが必要です。
- 家族を含む研究を促進する小児研究。
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