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人と情報の交流掲示板

投稿日:2025年07月09日 投稿者:エバリュエート・ジャパン株式会社

【特別記事 後編】「患者が見つからない時代に、見つける力を。」― RWDで変える、患者リクルートメントの常識。

第一弾では、対象患者の希少化や治験プロトコルの複雑化、多様性確保の要請といった、患者リクルートメントを取り巻く“壁”とその背景に迫りました。そして、それらの課題を打破する可能性を秘めた存在として、リアルワールドデータ(RWD)に注目しました。

次の記事では、そんなリアルワールドデータ(RWD)がどのように患者リクルートの現場を変えるのか、事例を交えてご説明します。

4章:RWD活用で変わる、患者リクルートの現場

RWDの活用は、単なる理論ではなく、すでに現場で成果を上げている実践的な手法です。ここでは、実際の活用事例を通じて、RWDがどのように患者リクルートメントを変革しているのかを紹介します。

事例:希少疾患試験でのコホート拡大

ある希少疾患の治験では、当初の患者数はわずか200人未満でした。しかし、保有していた保険請求データやレジストリ情報に加え、ラボデータや構造化・非構造化EMR(電子医療記録)を統合したことで、3,000人以上の対象患者を特定。わずかな期間で1,500%のコホート拡大を実現しました²。

事例:肺がん試験でのリアルタイムマッチング

別の肺がん治験では、厳格な適格基準により患者特定が難航していました。そこで、サイトラインのPatientMatchを活用し、週次アラート機能を通じて新たに該当する患者が現れたタイミングで即時通知。これにより、継続的かつ効率的なリクルートメントが可能となりました。

成果の本質:スピード・精度・柔軟性

これらの事例に共通するのは、RWDを活用することで、「どこに、どんな患者が、どのくらいいるか」を事前に把握できる点です。さらに、施設選定やプロトコル設計の段階からデータを活用することで、リクルート戦略全体の精度とスピードが大幅に向上します。

また、RWD一度きりの分析ではなく、継続的にアップデートされる情報源であるため、試験期間中も柔軟に戦略を調整することが可能です。


5章:PatientMatchという選択肢

RWDを活用した患者リクルートメントの可能性を最大限に引き出すには、信頼性の高いデータと、それを活かす仕組みが必要です。サイトラインが提供するPatientMatchは、その両方を兼ね備えたソリューションです。

PatientMatchとは?

PatientMatchは、AIとカスタムアルゴリズムを活用し、治験プロトコルに合致する患者をリアルタイムで特定・通知するRWD活用ツールです。電子カルテ、保険請求データ、ラボデータ、バイオマーカー情報など、複数のデータソースを統合し、精度の高いマッチングを実現します。

主な機能と特長

  • 週次アラート機能:該当患者が医療機関に現れたタイミングで即時通知
  • 施設選定支援:患者分布に基づき、最適な治験実施施設を提案
  • プロトコル設計支援RWDに基づく適格基準の調整や対象患者数の予測
  • TrialtroveSitetroveとの連携:業界トップレベルの収録量を誇るデータベースとの連携により、治験実績や施設情報を統合的に活用可能

導入効果の実例

  • 希少疾患治験でのコホート拡大(200→3,000人)
  • 肺がん試験での継続的な患者発見と登録率向上
  • 治験期間の短縮、施設の稼働効率向上、登録の多様性確保

データの規模と信頼性

PatientMatchは、米国人口の90%以上(約21,000万人)をカバーするデータベースを活用。月間5億件以上の診断テスト結果、17,700万人分のラボデータ、400以上の病院・医療システムからの情報を統合しています。

なぜPatientMatchなのか?

  • 「見つける力」を、誰でも使える形に:専門知識がなくても、直感的に使える設計
  • 既存のリクルート手法と併用可能:段階的な導入が可能で、現場の負担を最小限に
  • 治験成功の確率を高める戦略的パートナーとして、多くの企業が採用中

最終章:まとめ ― 治験成功の鍵は、見つける力にある

治験の成否を左右する最大の要因のひとつが、適切な患者を、適切なタイミングで見つけられるかどうかです。
しかし、患者リクルートメントは今や、単なる「数集め」ではなく、精度・スピード・多様性・継続性が求められる、極めて高度な戦略領域となっています。

その中で、リアルワールドデータ(RWD)は、従来の常識を覆す新たな選択肢として注目されています。
RWD
を活用することで、これまで見えなかった患者が見えるようになり、リクルート戦略の立案から実行、改善までをデータドリブンに進めることが可能になります。

そして、そのRWDの力を最大限に引き出すのが、サイトラインのPatientMatchです。
AI
と統合データベースを活用し、「見つける力」を誰もが使える形に変えるこのツールは、すでに多くの治験現場で成果を上げています。

目が光っている

AI 生成コンテンツは誤りを含む可能性があります。

🔑 「患者が見つからない時代に、見つける力を。」

この言葉は、単なるキャッチコピーではありません。
それは、治験の未来を切り拓くための実践的なアプローチであり、患者に新しい治療の選択肢を届けるための第一歩です。

いま、あなたの治験にも「見つける力」を。

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Sources

1: Amy Kasahara, Jennifer Mitchell, and Tim K. Mackey (2024), Digital technologies used in clinical trial recruitment and enrollment including application to trial diversity and inclusion: A systematic review. PMC10981266

Benjamin Kasenda, Erik von Elm, John You, et al. (2014), Prevalence, characteristics, and publication of discontinued randomized trials. PubMed: 24618966

2: Citeline White Paper (2025), Unlocking the Potential of RWD in Clinical Trial Recruitment, p.5

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