Case

医薬・ライフサイエンス

治験被験者募集・
適格性判定支援AIプラットフォーム

生成AIで治験募集業務を高度化
~被験者探索・適格性判定・治験マッチングを一つのプラットフォームで実現~
課題
新薬開発における治験実施では、対象患者の募集および適格性判定が重要なプロセスとなります。

従来は治験担当者やCROが電子カルテ、検査結果、既往歴などを個別に確認し、 治験実施計画書(Protocol)に定められた適格条件との照合を行っていました。

しかし条件は非常に複雑であり、患者ごとの確認作業に多くの時間と専門知識が必要でした。 また担当者の経験に依存する部分が多く、候補患者の見落としや判定品質のばらつきも課題となっていました。
ソリューション
🧠

AI患者スクリーニング

  • 候補患者抽出
  • 適格性判定
  • 除外条件チェック
  • 優先順位付け
📄

Protocol解析AI

  • 条件自動抽出
  • ルール構造化
  • 投薬条件解析
  • 検査値判定
🔗

治験マッチングAI

  • 案件横断分析
  • スコアリング
  • 候補順位付け
  • 理由説明機能

フィードバック学習

  • 判定履歴学習
  • 承認理由分析
  • 精度改善
  • ナレッジ蓄積
導入効果
75%
患者探索工数削減
候補患者検索を自動化
80%
判定時間短縮
Protocol照合作業を効率化
95%
マッチング精度
AIによる候補者提案
100%
ナレッジ共有
組織知見をAIへ蓄積
システム構成

データソース

電子カルテ / 検査データ / 既往歴 / Protocol / 判定履歴

AI基盤

Amazon Bedrock ・ RAG Knowledge Base ・ Vector Database ・ LLM

AI判定エンジン

スクリーニング / 条件照合 / マッチング / フィードバック学習

ユーザーインターフェース

Web Portal ・ Chat UI ・ 治験管理ダッシュボード
プロジェクト成果
✓ 治験募集期間を大幅短縮 候補患者探索を自動化し募集効率を向上
✓ 適格性判定の標準化 担当者による判断差異を低減
✓ AIによる継続的改善 フィードバック学習により精度向上
✓ 組織ナレッジの資産化 治験運営ノウハウを継続蓄積