【動画＆プレイブックを無料でご提供】臨床試験設計におけるAI活用を問う―AIによる成果、人の専門領域、データ選択の重要性を踏まえて

臨床試験チームは今、AIを活用してよりスマートに、より迅速に、

そして一歩先を行くために動いています。

AIが実際に成果を生み出している領域と、人の専門性が依然として重要な場面、信頼性の高いAIインサイトを得るために不可欠なデータの品質と情報源の検証について、CitelineのClinical SolutionsバイスプレジデントとCluePoints社の最高戦略責任者、Recursion社のClinical Operations部門責任者の３名で、未来に向けたディスカッションを実施いたしました。

AIが現在どのように実現可能性評価、治験施設の選定、試験戦略に活用されているかを広く解説しておりますので、医薬品開発に携わる皆様の業務にお役立ていただけますと幸いです。

ディスカッションのハイライト

1. AIがもたらす実際のインパクトと人間の専門性の重要性

AIは治験の計画、実施、データレビューなど、臨床開発のあらゆる段階で活用されている。
特に、煩雑で反復的な作業の自動化により、効率化とスピードアップが可能。
ただし、倫理や判断が求められる場面では人間の関与が不可欠。

2. データ品質と情報源の検証の重要性

AIの出力は入力データの質に大きく依存する（“Garbage in, garbage out”）。
信頼できるデータのトレーサビリティと検証プロセスが、AIの信頼性と規制対応に直結する。

3. AI活用の実例

治験施設の選定：過去の実績データとリアルワールドデータを組み合わせ、最適な施設を特定。
プロトコル最適化：過去のプロトコルと比較し、複雑さや患者負担を軽減する設計を提案。
患者リクルート：ゲノムデータやEMR（電子カルテ）をAIで解析し、適格患者を迅速に特定。

4. リスク軽減と意思決定の質向上

AIは早期のリスク検出や意思決定の迅速化に貢献。
ICH GCP E6(R3) などの新ガイドラインは、AIの活用を前提とした「プロポーショナリティ（適切性）」を重視。

AIを活用してよりスマートに、より迅速に、そして一歩先を行くためのコンテンツを無料でお届けしておりますので、是非お気軽にご覧ください。

フルディスカッションを視聴（所要時間1時間程度）

お時間のない方向け！臨床チームによるAI活用の戦略的プレイブック