AI & 機械学習

USC が ML で臨床試験の患者登録を効率化

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※この投稿は米国時間 2020 年 11 月 5 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

世界中の研究機関やライフ サイエンス組織が医薬品開発に膨大なエネルギーと資金を費やしています。より効率的なプロセスと費用対効果に優れたテクノロジーを活用すれば、臨床試験を促進して患者を迅速に治療することが可能となります。

南カリフォルニア大学(USC)ケック医学校Southern California Clinical and Translational Science Institute(SC CTSI)は、治験事務局が管理している Medicare Coverage Analysis(MCA)処理のデジタル化によるモダナイズに着手しました。MCA の処理は医学的な試験にメディケアが適用されるかどうかを決定するものであり、臨床試験管理において非常に重要なコンポーネントです。

「私たちは、USC と全米における研究から障害を取り除くため、複数のチームと協力して臨床試験を行っています。」と、CS CTSI プログラム開発ディレクター兼ヘルスケア デリバリー サイエンス暫定ディレクターの Allison Orechwa 博士は述べています。「サポートしている組織に強力な支援を提供するためには、できる限り効率的なアプローチを取らなければなりません。分析に対するより高度な戦略を取ることは、そのための方法として際立って優れていました。」

2019 年の Google Cloud データ分析部門のスペシャライゼーション パートナー オブ ザ イヤーである Pluto7 の支援のもと、USC は効率化の改革を実現しました。チームは USC の研究者を調査することから始めて、研究者たちが直面した困難を特定し、プロセスを効率化する機会を見つけました。

高度な技能を有するリサーチ アドミニストレーターがそれぞれの研究手順を理解し、試験に対して大学がどのように払い戻しを受けるかを決める必要があります。新しい治療法を評価する新規の臨床試験を迅速に立ち上げる際に、こうした手動の手順は重大なボトルネックとなります。

このプロセスを合理化するため、Pluto7 は、治療ガイドラインの基準を読み取り、これらのガイドラインを定められた手順とマッチングして、ミリ秒単位で正しい請求カテゴリに割り当てるアルゴリズムを構築しました。Document AIVision AI を含む Google Cloud ソリューションによって、分析のさらなる高速化が実現しました。

請求プロセスの効率化の概念実証が完了した後、大学は乳がん研究のための予算プロセスを大幅に短縮することができました。

現在、幅広いプロジェクトを調査し、その他の疾患の臨床試験も効率化を進める予定です。処理時間が削減できれば、USC 内と世界中のさまざまな研究コミュニティで重要な結果がすばやく確認できるようになります。

「これには人々の命がかかっています」と、Orechwa 博士は述べます。「新薬を開発して市場に投入することで、患者の転帰が大きく改善されます。そのため、私たちの行動が迅速なほど、医療機関と患者により良い影響を与えることができます。Pluto7 の支援と Google Cloud ソリューションのおかげで、臨床試験を効率化するための基礎ができました。これはやがて患者の転帰を改善することにつながっていくでしょう。」

このプロジェクトで USC が Google Cloud や Pluto7 とどのように連携したかについて詳しくは、導入事例の全文をご覧ください。

-Google Cloud プロダクト、医療とライフ サイエンス担当ディレクター Joe Corkery 医学博士