CRO は考え方をシフトせよ: 臨床試験における AI の活用を捉え直す

AI により、臨床試験分野は新たな局面へ

最終更新日: 2020年02月25日 1:07 PM

投稿者: マークアイエロ、エイプリルクレハン

AI により臨床試験分野が新たな局面を迎えつつある中で、開発業務受託機関 (CRO) も製薬会社も、自身の提供するサービスを捉え直す必要があります。その浸透の度合を高めて続けていく AI を受け入れることは、新たなバイオテクノロジーが次から次へと誕生する状況に対応していくことと同じです。多くの製薬会社が近年、小規模ながら革新的なアイデアを持つ企業を吸収しています。AI 開発を創薬パイプラインに組み込むことが、イノベーションのアウトソーシングと加速につながります。

一見すると、AI とマシンラーニングを臨床試験に持ち込むのは CRO にとって脅威であるように感じられるかもしれません。CRO は独自のコネクション、研究、データ解析能力をセールスポイントにしていることも多いからです。しかし、実際は AI と臨床試験を統合することで「価値のある提案」を強化できるのです。いずれは CRO の大きなセールスポイントとして、AI の活用が挙げられるようになるでしょう。従来のメリットは維持しながら最先端のアプローチを採用する、それが AI を活用した効果的な医薬品開発であると言えます。

AI から CRO への価値の提案

AI を活用することで、CRO は重要な業務をより効率的かつ効果的に実行できるようになります。患者のデータが詰まった巨大なネットワークにアクセスする場合、AI なら、干し草の山から針を見つけ出すがごとく、診断、年齢、人種、場所、さらには家族歴に合致する患者を的確に特定できます。たとえば、あなたが研究センターに詳しいと言っても、研究の主題を読んだだけで候補地を一瞬で 3 か所挙げることはできるでしょうか? AI を使用すれば、最も安価で空きのある、成功の可能性が高い候補地を瞬時に判断してくれます。また、ウェアラブル端末や患者がインストールしたアプリから膨大なデータを収集して、リーチを拡大したい場合、AI を使用すれば、データを瞬時に分析し、早期結果を明らかにすることができます。

プロセスの統合

CRO が AI の時代に生き残り、成功を収めるには、日々のワークストリームに AI 支援の創薬プロセスを組み込む必要があります。

新しい AI システムを迅速に導入するには、CRO のプロセスに AI が果たす役割を理解しなければなりません。以前の投稿でも触れたように、よくわからないから怖いのです。臨床研究のスタッフが AI に取って代わられることはありません。むしろ、AI はスタッフの仕事をより早く、より容易なものにするよう設計されています。臨床試験の世界をリードし、建設的なフィードバックループを形成していくのは、AI 開発に踏み切る適応力のある企業でしょう。AI ソリューションを使用してパフォーマンスを高めることが、顧客や患者のためにもなります。パフォーマンスが高まり取引も増えれば、自然とデータ量も増えて AI プロセスの精度も向上していきます。

AI ファースト

教育と透明性、詳細なガイドラインと監督、そして然るべき取り組みにより、臨床試験の世界は「AI なんてさっぱり」から「AI がないと無理」へと変わっていくでしょう。

CRO はテクノロジーファーストのアプローチを軸として、競争力を維持していくことになるはずです。CRO によっては、AI システムをアウトソーシングするのではなく、独自に開発したいと考えるかもしれません。しかし、世界にはすでに数多くのオプションが存在しています。次回の投稿では、まさに今臨床試験に変革を起こしつつある AI の事例をご紹介します。

AI は脅威ではなくチャンスをもたらすもの。捉え方を変えれば、その可能性は大いに広がります。AI は使い込めば使い込むほど賢くなっていきます。使うたびに賢くなる AI を使うことこそ、まさに賢い選択なのです。