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2017年11月28日、ArisGlobalはDIAとのWebinar「How Automation Can Deliver the Holy Grail in Safety: Achieve Productivity, Compliance and Quality」を開催しました。そのWebinarで、参加者にいくつかの質問を投げかけたところ、興味深い情報を得ました。そこで、PVエコシステムにおける当社のクライアントにとってこれが何を意味するかについて考えてみました。

自動化技術は、すべての産業のパフォーマンスと生産性に大きな影響を与えています。ファーマコビジランスにおいても、これらの技術は、症例処理、シグナル管理およびベネフィット・リスク評価に関する複数の活動に新たな局面を開き、高効率のファーマコビジランスシステムをもたらす可能性を秘めています。これらの自動化技術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、仕事の質と手作業で行うことができるスピードにあります。

7ヵ国[1]、30社におよぶ大手製薬企業およびCROからの参加者44名を対象にした当社のアンケートによると、組織は既にこれらの自動化技術を自社のファーマコビジランスシステムに導入し始めています。

  • 39%がある程度の自動化を既に導入済みと回答
  • 23%が自動化を導入したいと考えているが、どのように進めるべきか分からないと回答
  • 18%が自動化は存在していないと回答

[1]カナダ、ドイツ、インド、オランダ、スペイン、英国、米国(アンケート元:DIAラーニングWebinar「Productivity, Compliance and Quality: The Holy Grail in Pharmacovigilance-by Dr. Vivek Ahuja;http://www.diaglobal.org/course-listing/webinar/2017/11/complimentary-productivity-compliance-and-quality-the-holy-grail-in-pharmacovigilance」)

自動化は、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、症例処理のコストを削減し、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。

有害事象症例処理の反復的かつ日常的な手作業については、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「pharmaco-diligence」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。自動化は、データ収集、管理、重複検出、症例検証およびフォローアップにおいて重要な役割を担うことができます。当社のアンケートからわかるように、参加者は、膨大なデータベースをスキャンして、ファーマコビジランスに関連する構造化と非構造化の両方の要素を特定して抽出するサーベイランス活動に対して、自動化が多大な影響を与えることができると考えています。

 

リアルタイムの包括的な文献レビューは、ロボットによる自動化、自然言語処理(NLP)、機械学習とデータマイニング、ならびに情報の検索、分類およびフィルタリングのシステムを通じて実施することができます。機械学習アルゴリズム(教師付きと教師無しの両方)は、ADR報告のパターンを検出して、様々なソースからのPVデータを組み合わせるための複雑な統計的評価の実施に応用することが可能です。実際に、当社のアンケートでは、参加者の大多数がファーマコビジランス関連の問題を解決するために、NLPと機械学習ベースのツールを導入することを検討しています。

有害事象症例処理に自動化を組み込み、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、信頼性の高いデータがすぐ手の届く所にあることで、安全性部門がより効率よく迅速に作業することができるからです。

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開放することができ、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。これらのシステムは、携帯電話の顔認識、カスタマーサービスのチャットボット、不動産価格の査定、およびNetflixでの映画推薦に使用されています。医学では、癌の診断と治療に使用されていて、特定の作業を行う上では人間が独力でするよりも効果的であることが証明されています。

ライフサイエンス業界が自動化技術の大きな可能性を認識し、これらをファーマコビジランスや日常業務を行うための他の関連システムに取り入れる時が来ました。自動化が今日のファーマコビジランスにおいてどのように活気づいているかについてのさらなる比較と見識は、 Webcastをご覧ください。