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ClinicalTrials.gov Scraper — Studien, Eignungskriterien & Ergebnisse

Die offizielle ClinicalTrials.gov-v2-API durchsuchen nach Erkrankung, Intervention, Sponsor, Standort, Status oder NCT-ID. Normalisierte Studiendatensätze mit Eignungskriterien, Ergebnis-Metadaten und inkrementellen Updates exportieren — kein API-Key nötig.

Healthcare TypeScriptREST API Weltweit

auf Apify ausführen

proooxy/clinical-trials-scraper — Steckbrief

Kategoriepublic-data / Healthcare

SpracheTypeScript

StackTypeScript, REST API

MärkteWeltweit

Outputsauberes, RAG-fertiges JSON

Hauptfunktionen

Offizielle ClinicalTrials.gov-v2-API — kein API-Key erforderlich

Mehrfeld-Suche — Erkrankung, Intervention, Sponsor, Standort und Freitextsuche

Filter nach Rekrutierungsstatus (9 Werte, ODER-verknüpft) und Phase (Early Phase 1 → Phase 4)

Direkte NCT-ID-Abfrage für eine oder mehrere bestimmte Studien

Inkrementelles Monitoring über updatedSince — liefert nur Studien, die an oder nach einem Datum geändert wurden

Summary- oder Full-Output — full ergänzt rohe Protocol-, Derived- und Results-Abschnitte

RAG-fertiges Absatz-Chunking aus Titeln, Zusammenfassungen, Eignungskriterien und Endpunkten

Ergebnis-Signale — hasResults plus Flags für Participant-Flow, Outcome-Measures und Adverse-Events

Abgeleitete MeSH-Begriffe sowie normalisierte Sponsor-, Kollaborator- und Standortdaten

Anwendungsfälle

Pharma-/Biotech-Pipeline-Monitoring nach Sponsor oder Erkrankung
CRO- und Standort-Machbarkeitsrecherche — rekrutierende Studien nach Standort, Phase und Erkrankung
Wettbewerbsanalyse zu neu veröffentlichten oder aktualisierten Studien
Patientenrekrutierungs-Recherche über aktiv rekrutierende Studien
Systematische Reviews — Eignungskriterien, Endpunkte und Ergebnis-Metadaten im großen Maßstab
Medizinische KI-/RAG-Wissensdatenbanken aus gechunktem Studientext

Eingabeparameter

Parameter	Typ	Erforderlich	Beschreibung
`condition`	string	optional	Zu suchende Erkrankung, z. B. Diabetes.
`status`	array	optional	Rekrutierungsstatus-Filter, ODER-verknüpft, z. B. RECRUITING, COMPLETED.
`phase`	array	optional	Studienphasen — Not Applicable, Early Phase 1, Phase 1–4.
`nctIds`	array	optional	Bestimmte Studien anhand der ClinicalTrials.gov-NCT-ID abrufen.
`updatedSince`	string	optional	YYYY-MM-DD — liefert Studien mit LastUpdatePostDate an oder nach diesem Datum.
`outputFields`	string	optional	summary (Standard, normalisiert) oder full (ergänzt rohe Protocol-/Derived-/Results-Abschnitte).
`chunking`	string	optional	RAG-Text-Chunking: paragraph (Standard) oder none.
`maxItems`	number	optional	Maximal gespeicherte Studien; jede ist ein abgerechnetes Event (Standard: 10).

Beispiel-Output

 1{
 2  "itemType": "study",
 3  "nctId": "NCT01884792",
 4  "title": "Example Diabetes Study",
 5  "officialTitle": "A Study of Example Diabetes Study",
 6  "status": "COMPLETED",
 7  "phase": ["PHASE2"],
 8  "studyType": "INTERVENTIONAL",
 9  "conditions": ["Diabetes Mellitus"],
10  "sponsors": { "lead": "Example Sponsor Inc.", "collaborators": [] },
11  "locations": [
12    { "facility": "Example Medical Center", "city": "Boston", "state": "MA", "country": "United States", "status": "COMPLETED" }
13  ],
14  "hasResults": true,
15  "resultsSummary": { "hasParticipantFlow": true, "hasOutcomeMeasures": true, "hasAdverseEvents": true },
16  "lastUpdate": "2026-06-01",
17  "url": "https://clinicaltrials.gov/study/NCT01884792"
18}

Preise

Pay-per-Event: $0.002 pro gespeicherter Studie, unabhängig vom Output-Modus (summary oder full). Ein Export von 1.000 Studien kostet ~$2.00, maxItems begrenzt sowohl Menge als auch Kosten.

Tipps

updatedSince für Änderungs-Monitoring nutzen. Einen täglichen Run mit dem Datum von gestern planen, um nur neu veröffentlichte oder geänderte Studien zu erfassen — der günstigste Weg, die Pipeline eines Wettbewerbers zu verfolgen.
condition + status: [RECRUITING] + phase kombinieren, um eine gezielte Machbarkeitsliste zu erstellen, ohne das gesamte Register abzurufen.
outputFields: full nur setzen, wenn rohe Abschnitte wirklich gebraucht werden — die normalisierte Summary enthält bereits Eignungskriterien, Sponsoren, Standorte und Ergebnis-Flags.

FAQ

Brauche ich einen API-Key?

Nein. Die v2-API von ClinicalTrials.gov ist vollständig öffentlich — der Actor sendet nur einen beschreibenden User-Agent, ganz ohne Authentifizierung.

Kann ich die rohen Studiendaten bekommen, nicht nur normalisierte Felder?

Ja. outputFields auf „full” setzen, um protocolSection, derivedSection und resultsSection im Rohformat zusätzlich zu den normalisierten Summary-Feldern zu erhalten.

Wie überwache ich kürzlich geänderte Studien?

updatedSince auf ein Datum im Format YYYY-MM-DD setzen. Der Actor filtert nach ClinicalTrials.govs LastUpdatePostDate und liefert nur Studien, die an oder nach diesem Tag aktualisiert wurden — ideal für tägliches Pipeline-Monitoring.

Ist die Abdeckung global oder nur USA?

Global. ClinicalTrials.gov registriert Studien weltweit, und das locations-Array jeder Studie enthält, sofern angegeben, Land, Bundesland/Region, Stadt und Einrichtung.