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【AD】YAKUJINIPPO Mail News 2019/12/05
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「製薬業界は利益率が高いため、大型の新薬を上市し続ける限り問題ないと
業界内で主張することは容易なことであった。」これは、利用可能な技術が
進歩しているにも関わらず、我々が期待していたほどのスピードで臨床試験
が変化していない理由を尋ねられた際のノバルティス社CEO Vas Narasi
mhan氏の回答です。しかし、事態が急速に変化していることを我々は認識
しています。Vas氏は「我々は技術を実際に採用せざるを得ないところに来
ている。そしてその技術はさらに大きな変化をもたらす可能性をはらんでい
る。」と続けています。
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もしも、医療記録を統合し、臨床試験に必要なフィールドを簡単に挿入でき
るとしたら。もしも、そのフィールドに取り込むテクノロジーや他のRWEの
情報源があり、ブロックチェーンやその他の分散されたアーキテクチャを使
用して、患者さんがデータへのアクセスを承諾できるとしたら。もしも、新
しい治療法を提供し、それにより臨床試験を実施でき、しかも無作為化盲検
治療を行うための必要な機能を失わないとしたら。
夢が叶えば、複数のデータベースを整理する多大な労力、モニタリングの大
きな負担、継続的にデータを取得する手間の多くを立ちどころにして排除で
きるでしょう。一方、マシンラーニングの前途は、ガーベジイン・ガーベジ
アウト問題（不正確なデータを入力すれば、不正確なデータが出力される問
題）の解決、すなわち、AI深層学習で、膨大な臨床データレイクを解析し、
新しいインサイトを得ることにかかっています。
本誌では、個別化医療における臨床試験、インフォームドコンセントにお
ける改革、そしてバーチャル臨床試験の主流と課題について取り上げていま
す。業界のリーダーの取組みに耳を傾け、ぜひ皆様のご意見をお聞かせくだ
さい。
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