東海国立大学機構と富士通が生成AIを用いて治験候補患者の選定を効率化する実証実験を成功させました。
これにより、ドラッグ・ロスの解消が期待され、医療現場での迅速な意思決定が可能となります。
患者が最適な治験に参加できる機会も増え、医療の質向上に寄与します。
記事の概要
東海国立大学機構と富士通は、生成AIを活用して治験候補患者の選定を効率化する実証実験を行い、その効果を確認しました。
この取り組みは、日本におけるドラッグ・ロスの解消を目指しています。
ドラッグ・ロスとは、海外で承認されている医薬品が日本では使用できない状況を指します。
実験では、名古屋大学と岐阜大学の約1800名の乳腺外科診療データを対象にし、生成AIにより約90％の精度で非構造化データを構造化しました。
これにより、治験候補患者の選定時間を大幅に短縮できる可能性が示され、医療従事者の迅速な判断を支援します。
今後は、対象・施設を拡大し、治験プラットフォームとの連携を進める予定です。
また、富士通は新たなAIサービスを提供し、臨床研究におけるデータ分析を一層進化させることを目指しています。
記事のポイント
- 治験候補患者の選定効率化： 生成AIを活用し、治験候補患者の選定にかかる時間を3分の1に削減する可能性が示されました。
- ドラッグ・ロス解消の支援： この取り組みは、日本における医薬品の承認問題を解決するための重要なステップとなります。
- 医療データの構造化： 約90％の精度で非構造化データを構造化し、医療従事者の迅速な意思決定を支援します。
詳しい記事の内容はこちらから（引用元）
ZDNET Japan
東海国立大学機構と富士通は、生成AIを用いた診療データの活用により、治験候補患者の選定を効率化する実証実験を実施し、その…
https://japan.zdnet.com/article/35233373/