Salesforce、臨床試験の課題を解決する「Life Sciences Cloud」発表

説明会で紹介されたLife Sciences Cloudの4つの機能は以下の通り。
○Participant Recruitment and Enrollment

生成AIを活用することで、治験コーディネーターとSite Management Organization(SMO)などの治験実施施設の担当者は、事前スクリーニングと適格性基準に基づいて患者を評価できることから、マッチング時間を短縮できる。

また、治験実施施設とスポンサーは患者ポータルを公開できるため、適格な患者は治験を容易に検索し、参加希望を伝えることが可能。

さらに、コーディネーターは、e-consentやスクリーニングフォームをカスタマイズして、登録プロセスを効率化することもできる。例えば、治験実験施設はEinstein Copilotを使用して、スプレッドシートや電子カルテ(EHR)、医療ネットワークなどからインサイトを得て、施設から約8km以内に住む患者をセグメント化できる。その後、Copilotを使用して、特定の治験に適合する可能性のある患者に連絡を取ることも可能。
○Patient Benefits Verification

保険適用分析、保険の有効期限、患者の保険適用に関連するプロアクティブアラートと推奨事項を単一のダッシュボード上で確認できる。さらに、患者サービス担当者はEinstein Copilotを使用して、給付金サマリーを作成し、再確認を一括で行うことが可能。

例えば、糖尿病患者の保険で6カ月ごとに新たな事前承認が必要な場合、Patients Benefits Verificationを使用して、患者のインスリンと血糖測定器の自己負担額を再確認するようオペレーターに警告し、治療の継続性を確保できる。
○Patient Program Outcome Management

患者サービスチームやコーディネーターは、評価やイベントレポートを通じて、患者のマイルストーンをプログラム成果にマッピングして教育やサポートプログラムの効果を把握し、自動化できる。

例えば、患者に服薬をリマインドするエンゲージメント戦略を作成し、サポート期間中にどのエンゲージメント戦術が最も効果的だったかを分析し、服薬遵守(アドヒアランス)が向上したかを確認することで、治療の中断率を下げることができる。
○Unified Data Platform for Life Sciences