新しい薬が市場に出るまでには平均して 10 年かかります。
現在、フランスの新興企業 Yseop は、生成人工知能 (GenAI) を使用してプロセスをスピードアップしようとしています。
臨床試験では大量のデータが生成されることが多く、臨床試験プロトコルと最終レポートを作成するのがメディカルライターの仕事です。
「彼らは臨床試験がどのように進んだか、参加者が誰であるか、参加者の詳細を報告しなければならず、製造、製造の安定性、[治験と医薬品の]品質についても詳細を提供しなければなりません。」 Yseop の CEO、Emmanuel Walckenaer 氏は Euronews Heath に対し、10 ページから 1000 ページにわたる約 30 種類のレポートが存在すると付け加えました。
文書は治験や販売承認の承認を得るために保健当局に送信されるため、正確性が不可欠です。
「私たちが書くものは大まかなものであってはならず、完璧でなければなりません」とワルケナー氏は語った。
医療ライターは GenAI を使用することで執筆プロセスを高速化し、医薬品をより早く市場に投入できる可能性があると同氏は主張し、Yseop 氏は Mistral、OpenAI、Anthropic などの企業のいくつかの AI モデルと連携していると付け加えた。
ワルケナー氏によると、製薬大手イーライ・リリー・アンド・カンパニーやサノフィなど、イソプ氏の顧客は、医療ライターがより迅速に作業できるため、効率化に役立つと述べている。
同氏は、医療ライターが不足しているため、この新興企業は統計表の読み取りなどの退屈な作業のスピードアップを支援したいと付け加えた。
Yseop はどのように精度を保証しますか?
Yseop は統計の管理に関して、テキストからテキストへの GenAI とデータからテキストへの両方を使用します。
「幻覚や欠落が起こるわけにはいかない」とワルケナー氏は述べ、同社がエラーを防ぐために高レベルの品質チェックを導入していると説明した。
「処理されるデータの量は年間ほぼ 3 倍になっています」と彼は言いました。
同社はアマゾン ウェブ サービス (AWS) と提携しています。データの保存やローカリゼーションなどの技術的な課題のいくつかに対処します。
厳格な品質プロセスは、言語の品質や正確さなどの基準と、間違いを防ぐための最小限のしきい値を備えた複数の担当者によって社内で開発されました。
そのプロセスに加えて、医療ライターは出力を二重チェックし、製薬会社には追加の検証層があります。
「現在、我々は世界最大手の製薬会社15社のうち5社と協力している」とワルケナー氏は述べ、同社の目標の1つは中規模の顧客をターゲットにすることだと付け加えた。
イソプ氏は、医療分野に AI を導入する機運が高まる先頭に立っている。
アメリカのハードウェア企業IBMは、自社のコンピューターシステム「ワトソン」を医療に活用した。昨年、同社の健康データと分析資産が買収され、Merative という独立した会社になりました。
2020年に設立されたイスラエルに本拠を置くAI企業QuantHealthは、今年の初めに、AI主導の臨床試験を推進するための資金調達ラウンドで1,700万ドル（1,570万ユーロ）を調達した。
アムジェン、バイエル、ノバルティスなどの大手製薬会社も、公衆衛生記録、処方箋データ、医療保険請求、内部データなど、潜在的な治験患者に関する膨大なデータをスキャンすることで臨床試験を高速化する AI に賭けているという。にロイター。
場合によっては、コホートを集める時間が50パーセント削減される可能性があると両社は主張した。
ライフサイエンス業界にアドバイスを提供するコンサルティング会社デロイトのマネジングディレクター、ジェフリー・モーガン氏は「まだ浸透していないと思う」と通信社に語った。
「しかし、私たちは実験段階を過ぎたと思います。」
