「臨床試験」をAIで効率化するスタートアップの挑戦
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臨床試験の40%で被験者が不足しているというのは知りませんでした。臨床試験はプロセスにより様々な人間が対象となります。安全性を確認する段階では健康成人が対象ですし、そのあとの効果確認は罹患者で行われます。抗がん剤など副作用の強い薬は最初から罹患者で行われます。
どちらが集まりにくいかは存じませんが、罹患者がなかなか難しい印象です。
臨床試験の被験者の数は、統計的に決められます。5名に投与して3名に効いたというのと、500名に投与して300名に効いたというのでは、その信頼性は大きく異なります。3/5では「偶然」などの可能性を排除できません。この信頼性を得るためにどれだけの人数が必要かは数式で出せるので、少ない人数で行ってしまうと、結果解析のときに効果がわからない可能性も出てきます。
今はビッグデータの時代ですから、このように一括で集めてAIが扱えればだいぶスムーズになっていくと思います。こういったツールを使いこなせるか否かで、また臨床研究の進み方のスピードに差ができますね
きちんとついていって、楽できることは楽をしたい
被験者が集まりにくい地方には大きな味方です。研究デザインにも使えそう。
