臨床研究DXを加速するデスクトップアプリ

臨床研究の準備を、
AIとともにもっとスマートに。

StuDyLift(スタディリフト)は、研究計画書からの情報抽出、REDCap構築に不可欠な Data Dictionary の自動生成、品質管理を支える Data Quality Rules の作成から、倫理委員会等への提出書類の出力までをシームレスに行う、臨床研究コーディネーター・研究者のための強力なアシスタントツールです。

StuDyLift アプリケーション UI モックアップ

StuDyLift の主要機能

複雑な臨床研究のセットアッププロセスを極限までシンプルにするための強力な機能群

🧠 AI設定と柔軟なエンジン連携

Gemini、Claude、OpenAI (GPT) などの主要なAIエンジンとAPIキーを設定可能。用途や好みに合わせたモデルの選択や、プロンプトのカスタマイズが自由に行えます。

📋 研究基本情報の自動抽出と書類出力

お手持ちの研究計画書 (Word/Text/CSV) からAIが基本情報を自動で抽出。同意説明文書 (ICF) や同意書など、倫理委員会等への提出書類をテンプレートから自動出力します。

📊 REDCap Data Dictionary 生成

計画書の記述から、REDCapにそのままインポート可能な Data Dictionary(メタデータExcel)を自動で作成。構築の手間と人為的ミスを大幅に削減します。

✅ 品質チェック (Data Quality Rules)

データ入力時の整合性を保つための Quality Rules(品質チェックルール)の設計および出力をサポート。信頼性の高い臨床データベースの構築を支えます。

📤 ワンストップ一括書類出力

設定・抽出した基本情報や生成した各種設定ファイル・定義シートを、一つのタブからまとめて一括でダウンロード・保存できます。

🗂️ 状態の保存とレジューム機能

作業途中の設定や入力内容をローカルファイルにバックアップ可能。次回ログイン時や再起動時に、いつでも前回の作業状態からスムーズに再開できます。

動作環境

本アプリケーションをご利用いただくための動作要件

macOS / OS共通推奨環境

  • 推奨OS: macOS 12 (Monterey) 以降 / Windows 10, 11 (64bit)
  • Python環境: Python 3.9〜3.13 (推奨: Python 3.11 または 3.12)
  • 主要ライブラリ: Streamlit, Pandas, Python-docx, Openpyxl, Anthropic, Requests

ネットワークと外部API

  • 通信環境: 各種AI API (Google Gemini / Anthropic Claude / OpenAI API) と通信可能なインターネット接続環境
  • APIキー: 解析を実行するためには、各プロバイダーが発行するAPIキーが必要です