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

Salesforce Data CloudとMuleSoft for Life Sciencesを活用し、各患者と医療関係者に関する統合されたビューを作成する。

メールや面談メモ、会話記録、論文などの科学出版物、総合製品概要などの構造化および非構造化データを取り込み、共通のデータモデルに接続することで、統一された患者プロファイルの構築や対話のパーソナライズ、医療関係者や患者とのエンゲージメントへの接続を実現する。

また、Salesforceのオープンなエコシステムにより、ライフサイエンス企業は、販売実績(実消化)レセプトデータ、DPCデータ、市場データなどのサードパーティデータをLife Sciences Cloudに容易に接続し、医療関係者向けコンテンツのパーソナライズやターゲティングに活用できる。

例えば、営業担当者は、担当地域の医療関係者が自社のサポートプログラムに患者を登録するとリアルタイムのアラートを受け取ることができ、継続的なエンゲージメントが可能となる。
ウォーターフォール型からアジャイル型に

Einstein 1 Platformを活用し、AIを駆使したエンドツーエンドのソリューションを提供するという特徴を持ち合わせているLife Sciences Cloudの主な活ユースケースとして「臨床試験」「医療情報管理と活用」「販売後(承認後)」の3つのフェーズを挙げている。

臨床試験のフェーズでは、AIを活用して「患者募集と参加者登録」「施設選定と施設オープン」「試験プロトコールとエンド・ツー・エンド試験デザイン」「臨床データの分析」を行い、医療情報管理と活用では「医療情報管理のためのAI」「医師の影響力の検出」「医師リクルーティング、ソーシャルリスニング&スコアリング」「FMV(Fair Market Value)の決定」が行われる。

また販売後(承認後)に関しては、「AIが生み出すNext Best Action」「HCP(医療従事者)と患者のセルフサービス」「処方予測分析/リベート分析」「早期かつインテリジェントな検出(医療機器)」の場面で活用が期待されているという。

「臨床試験における課題として『臨床試験の患者さんの募集と組み込み』というものがあります。患者さんの募集には多大なコストが発生しますが、1日終了日が遅れるごとに、追加のコストが発生してしまいます。加えて、全体の80パーセントの臨床試験が、患者さんの組み込みが遅れることで、臨床試験そのもの全体が後ろ倒しになるという現状もあります。これらの課題に、弊社のアジャイル思考とデータ、AIを用いてチャレンジしていきたいと考えてます」(國本氏)

國本氏は、このような臨床試験の課題について「ウォーターフォール型(要件定義から運用までの一連の工程を上流から下流まで順番に進める手法)」で運用されている点が原因になっていると推測している。

ウォーターフォール型では、一カ所で何らかのトラブルが発生すると、最初の病院との契約からやり直すことになってしまうため、多大な時間がかかってしまうという。

この現状の課題を打破するためには、アジャイル型の考えを適用させることによって、すべてをやり直すのではなく、フェーズ単位で課題を解決することが可能になるという。

アジャイル型に適応し、反復プロセス型に変革することで「臨床試験をより早く完了させ、患者に革新的な医薬品や医療機器を届けられるのではないか」という想いでソリューションの普及を目指していくという。
（森歩美）