治験の患者探しはAIで変わる？現場で「何に使えるのか」を本音で議論

AIが便利なのは分かる。でも、治験の現場では結局、何に使えるのでしょうか？ 患者候補を探す、電子カルテから必要な情報を取り出す、現場に蓄積された知識を活用する。 「AIで変わる」という期待を、実際の仕事に置き換えると、何が見えてくるのでしょうか。 今回の「ヒロ＆ショーンの治験ぶっちゃけTalk!」では、引き続きアレグロスマート株式会社の田渕さんを迎え、治験・臨床開発におけるAIの使い道と、導入を進めるうえでの壁について議論しました。 ・治験の条件に合う患者候補を、AIで探せるのか ・電子カルテを変えずに、データを活用するには ・従来の検索とAIによる情報探索は何が違うのか ・新しい仕組みが、推進する担当者の異動で止まってしまう問題 ・AIにIMの会場選定を頼んで感じた、公開情報だけでは分からないこと ・医師や施設、企業が持つ独自の知識をAIに活かす可能性 ・「AIで何ができるか」の前に考えたい、現場で減らしたい手間とは 私からは、AIにInvestigator Meetingの会場を提案してもらっても、現場の感覚に合わない候補が出てくるという経験もお話ししています。 実際の運営経験や、公開されていない現場の知識。 そうした情報をどう活かすかも、役に立つAIを考えるうえで大切な論点になりました。 皆さんの現場では、「この作業がもっと早くなれば」「この情報を簡単に探せれば」と感じることはありますか？ 会社名・試験名・患者さんの情報などが分からない範囲で、ぜひコメントで教えてください。 【出演】 Sean（ショーン）：株式会社SerEN Trials 代表取締役 CEO ヒロ先生：東京センタークリニック 院長 Guest：田渕さん（アレグロスマート株式会社） 【お問い合わせ】 shojihigashio@serentrials.com hirotakanagashima@serentrials.com 【撮影・映像制作】 AMP合同会社 https://www.amp-jp.com/ 【制作】 企画・制作：株式会社SerEN Trials 出演協力：東京センタークリニック 撮影・映像制作：AMP合同会社 【動画内の発言について】 本動画では、AIの活用可能性について、仮定や将来への期待を含めて議論しています。患者候補の検索、業務時間の短縮、ミスの削減などについて、特定のシステムの性能や導入効果を実証・保証するものではありません。 「AIによってミスがなくなる」趣旨の発言がありますが、AIの出力にも誤りや見落としが生じる可能性があり、人による確認や適切な検証が必要です。また、患者候補の抽出は治験への参加適格性の最終判断とは異なり、必要な確認・手続きを省略できるものではありません。 動画内で触れる観察期間の短縮も、AIの導入だけで可能になることを意味するものではありません。患者データの活用には、個人情報保護や情報セキュリティ、施設ごとの運用などへの対応が必要です。 【免責事項】 本動画は治験・臨床開発に関する情報提供を目的として制作しています。動画内の内容は出演者の経験や見解を含み、特定の企業・団体・製品・治療法を推奨または保証するものではありません。 患者さんへ一日でも早く新しい治療選択肢を届けるために。 チャンネル登録    / @seren_trials   #治験 #臨床開発 #AI #症例登録 #患者リクルートメント #電子カルテ #製薬企業 #CRA #CRC #ClinicalTrials #SerENTrials