臨床開発におけるAI技術の活用 -――被験者リクルート効率化を中心に

Application of artificial intelligence in clinical development ――Emphasis on patient recruitment efficiency

　日本ではこれまで治験活性化策が進められてきたものの，依然として臨床試験の約8割が目標症例数を達成できず，臨床試験の被験者リクルート遅延が深刻な課題となっている．近年，電子カルテを活用したAIによる臨床試験の候補者抽出の取り組みが報告されているが，その多くは臨床試験実施側の利便性を重視しており，患者自身が主体的に臨床試験情報にアクセスし，適合性を判断できる仕組みは整っていない．そこで筆者らLINC PJ-CONNECTでは，自然言語処理技術，とりわけ大規模言語モデル（LLM）と，経済学領域で確立されたマッチング理論（Deferred Acceptanceなど）を臨床試験領域に応用し，患者視点の臨床試験マッチング支援システムを開発している．本システムでは，患者の生活環境や医療機関へのアクセスといった嗜好要素も考慮し，全国規模で公平かつ利便性の高い試験参加機会の提供を目指す．