EDC d'essai clinique
Construire avec l'agent IA
Backend EDC d'essai clinique

Modèle de backend EDC d'essai clinique
Gérez les données des patients, gérez les processus d'essai et permettez une messagerie sécurisée entre chercheurs et participants

Un backend EDC d'essai clinique prêt pour la production sur Back4app avec accès sécurisé aux données des patients, gestion des essais, messagerie entre chercheurs et journaux d'audit centralisés. Comprend un diagramme ER, un dictionnaire de données, un schéma JSON, un terrain de jeu API, et une invite AI Agent pour un démarrage rapide.

Principaux enseignements

Déployez un backend prêt pour les essais cliniques avec des contrôles d'accès sécurisés, une gestion des versions des données, de la messagerie et des pistes d'audit afin que votre équipe produit puisse se concentrer sur l'expérience utilisateur et la conformité.

  1. Modèle de données centré sur le patientMaintenir des entités de données séparées mais liées pour l'identité du patient, les données de l'essai, les messages et les informations d'audit pour une provenance et une autorisation claires.
  2. Messagerie sécuriséeMessages en fil entre chercheurs et participants avec avis de réception et contrôles de conservation.
  3. Données des patients versionnéesStockez diverses instances de données d'essai et ses mises à jour, garantissant une traçabilité claire des découvertes et des interactions avec les participants.
  4. Cycle de gestion des essais cliniquesGérez les brouillons d'essai, les approbations par les chercheurs et l'historique des modifications pour assurer la conformité.
  5. Journalisation prête pour l'auditAuditLog centralisé garde un enregistrement des événements sensibles pour examen, surveillance et conformité réglementaire.

Qu'est-ce que le modèle de backend de l'application EDC d'essai clinique ?

Back4app est un backend-as-a-service (BaaS) pour une livraison rapide. Le modèle de backend de l'application EDC d'essai clinique est un schéma préconstruit qui englobe la gestion des données des patients, les flux de travail d'essai, la messagerie sécurisée et la journalisation d'audit. Connectez votre frontend préféré (React, Flutter, Next.js, et plus) et expédiez plus rapidement.

Meilleur pour :

Gestion des données des essais cliniquesMessagerie chercheur-participantLivraison sécurisée des données des patientsProcessus de gestion des essaisÉquipes développant des solutions EDC conformes

Aperçu

Les applications EDC d'essai clinique nécessitent une gouvernance des données solide, des pistes de vérification et une livraison fiable d'informations sensibles comme les données des patients et les détails des essais.

Ce modèle définit PatientData, TrialManagement, Message, ResearcherProfile et AuditLog avec un ownership structuré et des règles basées sur les rôles afin que les équipes puissent mettre en œuvre rapidement et en toute sécurité des applications EDC d'essais cliniques.

Fonctionnalités principales de l'EDC pour essais cliniques

Chaque carte technologique dans ce hub utilise le même schéma EDC backend d'essai clinique avec PatientData, TrialManagement, Message, ResearcherProfile et AuditLog.

Données patients et authentification

PatientData conserve l'identité, les coordonnées et les préférences liées à l'utilisateur authentifié.

Gestion des données d'essai versionnées

TrialManagement capture le type d'étude, les données d'essai, trackedAt et l'historique des versions.

Messagerie sécurisée entre chercheurs et participants

Le message prend en charge les fils de discussion, les pièces jointes de fichiers, les désignations d'expéditeur/bénéficiaire et l'état de livraison/lecture.

Journaux d'audit centralisés

Les enregistrements AuditLog contiennent l'identité de l'acteur, le type d'action, le contexte de l'entité et les métadonnées de la charge utile pour la conformité.

Pourquoi créer votre backend d'application EDC d'essais cliniques avec Back4app?

Back4app s'occupe des éléments essentiels du backend—sécurité, persistance, API et fonctionnalité en temps réel—pour que vous puissiez vous concentrer sur l'expérience utilisateur, les workflows de confidentialité et l'intégration des essais.

  • Gestion sécurisée des données cliniques: L'authentification intégrée et les structures ACL/CLP vous permettent de contrôler quels utilisateurs peuvent voir les données de chaque patient, les détails de l'essai ou les messages.
  • Conformité et pistes de vérification: AuditLog capture qui a accédé, publié ou modifié des documents sensibles, soutenant vos efforts de conformité et de débogage.
  • Messagerie et notifications: Des messages en fil, des pièces jointes et des mises à jour en direct facultatives garantissent une communication fluide entre les chercheurs et les participants.

Déployez rapidement un backend EDC pour essais cliniques sécurisé et itérez sur les workflows des essais au lieu de gérer le backend.

Avantages principaux

Un backend EDC d'essai clinique qui met l'accent sur la sécurité, les pistes de vérification et le développement rapide.

Processus d'essai accélérés

Offrez un traitement, des messages et des processus de données d'essai sécurisés plus rapidement en tirant parti d'une structure backend pré-validée.

Traçabilité des données robuste

Versionnez vos données d'essai et l'historique des messages afin que les changements soient auditables et transparents.

Permissions granulaire

Sécurisez les informations sensibles avec ACL/CLP et des vérifications de rôle pour garantir que seuls les chercheurs et patients autorisés ont accès aux données nécessaires.

Système de messagerie intégré

Des discussions en filigrane avec des pièces jointes et des mises à jour en temps réel améliorent la communication entre chercheurs et participants.

Journalisation conforme aux réglementations

AuditLog centralisé aide dans les revues, l'investigation d'incidents et la documentation de conformité.

Configuration initiale assistée par IA

Démarrez le développement avec un prompt d'agent IA qui structure le schéma de données, les autorisations et le code d'intégration de base.

Prêt à créer une application EDC pour des essais cliniques sécurisés ?

Permettez à l'agent IA Back4app de structurer votre backend d'essai clinique et de générer des données patients, la gestion des essais, la messagerie et des journaux d'audit à partir d'une seule demande.

Gratuit pour commencer — 50 prompts d'agent IA/mois, pas de carte de crédit nécessaire

Pile technique

Tout est inclus dans ce modèle de backend d'essai clinique EDC.

Frontend
13+ technologies
Backend
Back4app
Base de données
MongoDB
Auth
Authentification intégrée + sessions
API
REST et GraphQL
Temps réel
Live Queries

Diagramme ER

Modèle de relation d'entité pour le schéma backend EDC de l'essai clinique.

Voir la source du diagramme
Mermaid
erDiagram
    PatientProfile ||--o{ DataCapture : "participates in"
    ClinicalTrial ||--o{ DataCapture : "captures"
    PatientProfile ||--o{ Message : "context for"
    PatientProfile ||--o{ Appointment : "scheduled in"
    _User ||--o{ Message : "sends/receives"
    _User ||--o{ DataCapture : "uploads"

    PatientProfile {
        String objectId PK
        Pointer user FK
        String medicalRecordNumber
        String displayName
        Date dateOfBirth
        String primaryClinic
        Boolean isActive
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    ClinicalTrial {
        String objectId PK
        String title
        String description
        String status
        Date startDate
        Date endDate
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    DataCapture {
        String objectId PK
        Pointer patient FK
        Pointer trial FK
        String dataValue
        Date timestamp
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    Message {
        String objectId PK
        String conversationId
        Pointer from FK
        Pointer to FK
        Pointer patient FK
        String body
        Array attachments
        Boolean isRead
        Date sentAt
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    Appointment {
        String objectId PK
        Pointer patient FK
        Pointer provider FK
        Date startAt
        Date endAt
        String location
        String status
        String reason
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    AuditLog {
        String objectId PK
        Pointer actor FK
        String entityType
        String entityId
        String action
        String summary
        Object metadata
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

Flux d'intégration

Flux d'exécution typique pour la gestion des données des patients, la gestion des essais et la messagerie.

Voir la source du diagramme
Mermaid
sequenceDiagram
  participant Patient
  participant App as Clinical Trial EDC App
  participant Clinician
  participant Back4app as Back4app Cloud

  Patient->>App: Sign in with email or SSO
  App->>Back4app: POST /login (credentials/SSO token)
  Back4app-->>App: Return Session Token + Patient context

  Patient->>App: Open Dashboard (trial details & recent data captures)
  App->>Back4app: GET /classes/PatientProfile?where={"user":Pointer("_User", "u123")}
  Back4app-->>App: PatientProfile object
  App->>Back4app: GET /classes/DataCapture?where={"patient":Pointer("PatientProfile","p123")}&order=-timestamp
  Back4app-->>App: List of DataCapture (latest first)

  Patient->>App: View active Clinical Trials
  App->>Back4app: GET /classes/ClinicalTrial?where={"status":"active"}
  Back4app-->>App: List of ClinicalTrial

  Patient->>App: Send secure message to clinician
  App->>Back4app: POST /classes/Message (conversationId, body, to: Pointer(_User, clinicianId))
  Back4app-->>App: Message objectId

  Back4app-->>App: LiveQuery -> new Message or DataCapture update
  App-->>Patient: Real-time notification (new message / capture available)

  Clinician->>Back4app: Update DataCapture (finalize)
  Back4app-->>App: LiveQuery event -> App fetches updated DataCapture
  App-->>Patient: Alert: "New data capture recorded"

Dictionnaire de données

Référence complète au niveau des champs pour chaque classe dans le schéma d'essai clinique.

ChampTypeDescriptionRequis
objectIdStringAuto-generated unique identifierAutomatique
userPointer<_User>Linked Back4app user account
medicalRecordNumberStringUnique MRN for the patient
displayNameStringPatient full name shown in UI
dateOfBirthDatePatient date of birth
primaryClinicStringPrimary clinic or provider group
isActiveBooleanActive portal access flag
createdAtDateAuto-generated creation timestampAutomatique
updatedAtDateAuto-generated last-update timestampAutomatique

9 champs dans PatientProfile

Sécurité et Autorisations

Comment les stratégies ACL, CLP et de chiffrement protègent les données des patients, les détails des essais, les messages et les journaux d'audit.

Accès et propriété basés sur les rôles

Appliquer des ACL pour que les participants puissent accéder à leurs propres données, tandis que les chercheurs ne voient que leurs données attribuées ; les CLP empêchent les opérations de classe non autorisées.

Transmissions et stockage de données chiffrées

Stocker des données sensibles derrière des protocoles sécurisés et assurer le chiffrement au repos pour les données des patients et les détails des essais.

Pistes d'audit en ajout uniquement

Les entrées du journal d'audit écrites depuis le code Cloud côté serveur garantissent que les utilisateurs ne peuvent pas modifier les enregistrements de conformité historiques.

Schéma (JSON)

Définition de schéma JSON brut prête à être copiée dans Back4app ou utilisée comme référence d'implémentation.

JSON
{
  "classes": [
    {
      "className": "PatientProfile",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "user": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "_User"
        },
        "medicalRecordNumber": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "displayName": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "dateOfBirth": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "primaryClinic": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "isActive": {
          "type": "Boolean",
          "required": true
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "ClinicalTrial",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "title": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "description": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "status": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "startDate": {
          "type": "Date",
          "required": true
        },
        "endDate": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "DataCapture",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "patient": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "PatientProfile"
        },
        "trial": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "ClinicalTrial"
        },
        "dataValue": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "timestamp": {
          "type": "Date",
          "required": true
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "Message",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "conversationId": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "from": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "_User"
        },
        "to": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "_User"
        },
        "patient": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "PatientProfile"
        },
        "body": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "attachments": {
          "type": "Array",
          "required": false
        },
        "isRead": {
          "type": "Boolean",
          "required": true
        },
        "sentAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "Appointment",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "patient": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "PatientProfile"
        },
        "provider": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "_User"
        },
        "startAt": {
          "type": "Date",
          "required": true
        },
        "endAt": {
          "type": "Date",
          "required": true
        },
        "location": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "status": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "reason": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "AuditLog",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "actor": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "_User"
        },
        "entityType": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "entityId": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "action": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "summary": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "metadata": {
          "type": "Object",
          "required": false
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    }
  ]
}

Construire avec l'agent IA

Utilisez l'agent IA Back4app pour générer une application EDC d'essai clinique à partir de ce modèle, en incorporant le schéma backend, les autorisations et l'intégration frontend de démarrage.

Agent IA Back4app
Prêt à construire
Créez un backend EDC pour un essai clinique sur Back4app avec ce schéma et ce comportement exacts.

Schéma :
1. PatientData : utilisateur (Pointeur vers Utilisateur, requis), nomComplet (Chaîne, requis), contact (Objet), détailsEssai (Objet), statutEssai (Chaîne, requis, unique); objectId, createdAt, updatedAt.
2. ResearcherProfile : utilisateur (Pointeur vers Utilisateur, requis), expertise (Chaîne), institution (Chaîne), contact (Objet); objectId, createdAt, updatedAt.
3. TrialManagement : trialId (Chaîne, requis), patient (Pointeur vers PatientData, requis), trialData (Objet), suiviÀ (Date, requis), version (Nombre, par défaut 1); objectId, createdAt, updatedAt.
4. Message : expéditeur (Pointeur vers Utilisateur, requis), destinataire (Pointeur vers Utilisateur, requis), threadId (Chaîne, requis), corps (Chaîne), piècesJointes (Tableau de Fichiers), statut (Chaîne : envoyé, livré, lu), envoyéÀ (Date); objectId, createdAt, updatedAt.
5. AuditLog : acteur (Pointeur vers Utilisateur, requis), action (Chaîne, requis), typeEntité (Chaîne, requis), idEntité (Chaîne, requis), payload (Objet, optionnel), createdAt (Date); objectId, createdAt, updatedAt.

Sécurité :
- Appliquez des ACL afin que les participants ne puissent lire que leurs entrées TrialManagement ; les chercheurs voient leurs participants assignés. Utilisez Cloud Code pour des transitions sensibles et pour écrire des entrées dans le AuditLog côté serveur.

Auth :
- Prise en charge de l'inscription pour les participants et les chercheurs ; attribution de rôles ; connexion sécurisée et gestion de session.

Comportement :
- Les participants se connectent, récupèrent leurs dernières entrées TrialManagement, envoient des messages aux chercheurs et reçoivent des notifications. Les chercheurs publient des données et événements d'essai ; le système enregistre les actions dans l'AuditLog.

Livraison :
- Application Back4app avec schéma, CLPs, ACLs, hooks Cloud Code pour gérer les données et la journalisation d'audit, et intégration frontend de démarrage pour les vues des participants et des chercheurs.

Appuyez sur le bouton ci-dessous pour ouvrir l'agent avec cette invite de modèle pré-remplie.

Ceci est l'invite de base sans suffixe technologique. Vous pouvez adapter la pile frontend générée par la suite.

Déployez en quelques minutes50 invites gratuites / moisAucune carte de crédit requise

API Playground

Testez les points de terminaison REST et GraphQL contre le schéma de l'essai clinique. Les réponses utilisent des données fictives et ne nécessitent pas de compte Back4app.

common.loadingPlayground

Utilise le même schéma que ce modèle.

Choisissez votre technologie

Développez chaque carte pour des étapes d'intégration, des modèles d'état, des exemples de modèles de données et des notes hors ligne.

Backend d'essai clinique Flutter

Backend d'essai clinique React

Backend d'essai clinique React Natif

Backend d'essai clinique Next.js

Backend d'essai clinique JavaScript

Backend d'essai clinique Android

Backend d'essai clinique iOS

Backend d'essai clinique Vue

Backend d'essai clinique Angular

Backend d'essai clinique GraphQL

Backend d'essai clinique REST API

Backend d'essai clinique PHP

Backend d'essai clinique .NET

Ce que vous obtenez avec chaque technologie

Chaque pile utilise le même schéma backend EDC d'essai clinique et les contrats API.

Gestion des données essai clinique unifiée

Gérez sans effort toutes les données des patients et les flux de travail des essais en un seul endroit.

Messagerie sécurisée pour essai clinique

Communiquez en toute sécurité entre les participants et les chercheurs avec une messagerie chiffrée.

Journalisation d'audit complète

Suivez les changements et maintenez la conformité avec des logs détaillés pour toutes les actions.

REST/GraphQL APIs pour essai clinique

Intégrez facilement avec n'importe quel frontend en utilisant des options API flexibles adaptées pour essai clinique.

Mises à jour de données en temps réel pour essai clinique

Assurez-vous que toutes les parties prenantes ont accès aux dernières informations à tout moment.

Flux de travail personnalisables pour essai clinique

Adaptez les processus d'essai pour répondre à des besoins spécifiques avec des configurations de flux de travail flexibles.

Comparaison du cadre EDC des essais cliniques

Durée de configuration du contraste, variété de SDK et support AI à travers toutes les technologies fournies.

FrameworkTemps de configurationAvantage EDC des essais cliniquesType de SDKSupport AI
Moins de 5 minutesBase de code unique pour l'EDC des essais cliniques sur mobile et web.Typed SDKComplet
~3–7 minTableau de bord web rapide pour l'EDC des essais cliniques.Typed SDKComplet
Configuration rapide (5 min)Application mobile multiplateforme pour l'EDC des essais cliniques.Typed SDKComplet
~5 minApplication web rendue serveur pour l'EDC des essais cliniques.Typed SDKComplet
Moins de 5 minIntégration web légère pour l'EDC des essais cliniques.Typed SDKComplet
Moins de 5 minutesApplication native Android pour l'EDC des essais cliniques.Typed SDKComplet
~3–7 minApplication native iOS pour l'EDC des essais cliniques.Typed SDKComplet
Configuration rapide (5 min)Interface web Reactive pour l'EDC des essais cliniques.Typed SDKComplet
~5 minApplication web d'entreprise pour l'EDC des essais cliniques.Typed SDKComplet
~2 minAPI GraphQL flexible pour l'EDC des essais cliniques.GraphQL APIComplet
Moins de 2 minIntégration REST API pour l'EDC des essais cliniques.REST APIComplet
~3–5 minBackend PHP côté serveur pour l'EDC des essais cliniques.REST APIComplet
Configuration rapide (5 min)Backend .NET pour l'EDC des essais cliniques.Typed SDKComplet

Le temps de configuration reflète la durée estimée depuis le début du projet jusqu'à la première connexion et la récupération des détails d'essai à l'aide du schéma de modèle spécifié.

Questions Fréquemment Posées

Questions courantes sur la création d'un backend EDC d'essai clinique avec ce modèle.

Qu'est-ce qu'un backend EDC pour essais cliniques ?
Quels composants le modèle EDC pour essais cliniques comprend-il ?
Pourquoi choisir Back4app pour une application d'essai clinique ?
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