PatientMatchの大きな特長として、2 百万人以上の医療従事者が参加する Skipta ネットワークをはじめ、当社製品であるTrialtrove や Sitetrove などに存在する複数の独自データセットと、大規模なリアルワールドデータ（RWD）を組み合わせている点が挙げられます。
さらに、構造化データだけでなく 非構造化の臨床ノート に対しても高度な自然言語処理（NLP）を適用することで、通常のコード化された診断情報では捉えきれないより深い臨床シグナルの検出および潜在的な適格患者の特定を実現します。
PatientMatchを活用することで、スポンサーや医療機関はプロトコルに適合した高い確度の患者を、治療経路の早い段階で特定できるようになります。
その結果、スクリーニング作業の負担軽減やスクリーニング失敗率の低下が期待できます。これにより、登録期間の短縮 / 治験実施施設（サイト）のエンゲージメント向上 / より予測可能で安定したリクルートメント成果 といった効果が実現します。
