人工知能(AI)、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理、一言でいえば「コグニティブ・コンピューティング」は、私たちが知っているファーマコビジランスの世界を変えつつあります。AIがどのように仕事に影響するかについてはあらゆるところで語られていますが、最も大きな影響は、作業の質と手作業で行うことができるスピードにあります。

これは、ファーマコビジランスのゲームチェンジャーになりそうです。すなわち、症例報告のコストを削減し、データの品質を向上させることで、その分野の専門家が、医薬品安全性、ファーマコビジランス分析およびベネフィット・リスク評価におけるシグナル検出を含む、真に価値を付加する分野に集中できるようになります。

有害事象症例報告などの反復的かつ日常的な手作業については、AIによって非常に洗練されたシームレスな方法で自動化して、取り組むことが可能です。 私たちが「pharmacodiligence」という言葉で呼んでいる業務、つまりデータの収集と処理のデューディリジェンスは、ベネフィット・リスク評価などの活動と同じように戦略的ではないのです。

有害事象症例処理にAIを組み込み、ファーマコビジランスのリソースが戦略的な活動に集中できるようにすることで、ライフサイエンス企業は、より良い成果を実現することになります。 なぜなら、安全性部門が信頼性の高いデータをよりスマートかつ迅速に処理できるからです。

これは、ベネフィット・リスク評価などの重要な活動により多くの時間を解放することができ、また、より多くのリソースが患者データの科学的解釈に不可欠な、高度な人知活動に取り組むことができることを意味します。

ファーマコビジランスにおける信頼の構築

AIと自動化の導入に対する障壁のひとつは、「トラストファクター」です。ライフサイエンス企業は、AIに賛成していますが、自動化が手動の症例処理と同様の結果を生み出さないのではないかと懸念しています。

しかしながら、現実には、自動化は非常に長い道のりを辿ってきており、私たちが気づかない方法で私たちの生活に定着しています。飛行機について考えてみましょう。 自動着陸システムは約30年前に航空業界に導入され、今日ではすべての航空機が自動着陸システムを使用しています。

現実的には、もし飛行機の自動化で自分の人生を信じることができるのであれば、ファーマコビジランスデータを最先端の自動化に頼ることは、それほど飛躍的なことではないのです。

https://indianpharmacovigilanceday2017.lsacademyevents.it/about年7月28日、Dr. Vivek Ahujaが「ICSR処理の自動化 – 人工知能はパラダイムシフトか?」をテーマにプレゼンテーションを行います。