デジタル化の波による治験募集の変化：治験サークルが新たな「インターネットAI」採用モデルを開始
2024-08-13
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患者の募集は臨床研究の最も重要な側面の 1 つであり、ほとんどの場合、このプロセスには数か月、場合によっては数年かかります。研究データによると、臨床研究プロジェクトの 80% 以上が、指定された時間内に患者の登録を完了できないことが示されており、従来の採用モデルの束縛を打ち破り、より革新的、効率的、安定した、準拠した方法で患者を採用する方法が課題となっています。応募者全員が考えなければならない提案です。
医薬品治験ネットワーク (www.trialnet.cn) の出現により、この問題に対する新たな解決策が提供されることが期待されています。
地理的制限、単一チャネル、情報伝達の難しさなど、従来の採用モデルに固有の欠点と比較して、医薬品治験サークルはインターネットプラットフォームに依存して「インターネット+AI」採用を実行し、採用範囲を効果的に拡大します。潜在的な患者がインターネット チャネル情報を通じてプロジェクトを検索できるようにし、理解、スクリーニング、オンライン情報提供、任意登録、評価資料のアップロード、プロジェクト CRC レビューなどの統合的なコラボレーション プロセスを実行できるようにします。この革新的なモデルは、スポンサーに幅広い患者リソースを提供するだけでなく、採用効率とコンプライアンスレベルを大幅に向上させ、採用の進行状況をリアルタイムで透明かつ可視化します。
最近、この革新的なモデルに焦点を当て、Shengfang Pharmaceuticals の R&D 被験者募集ディレクターである Ma Fan 氏にインタビューし、「インターネット + AI」採用、AI テクノロジーの深い統合、およびスポンサーにとってのその重要な価値について詳しく聞きました。など、濃密なやりとりができました。
インタビューの主な内容は以下の通り。
1, なぜ「インターネット」をする必要があるのでしょうか？+AI"リクルート？
Ma Fan: 従来の採用とは、採用専門家が研究センターが所在する地域周辺で対象者を募集することを意味します。ある進行性肝がんプロジェクトを例に挙げると、進行性肝がん患者を採用する必要がある場合、病院の腫瘍科にスタッフを派遣してプロジェクトを推進するのが従来の方法であり、ロールを配置する形になることもあります。・アップ、ポスター、モーメントへの投稿など。患者が参加を希望する場合は、人材紹介の専門家に登録すると、プロジェクトの要件に応じて患者の病歴が整理され、事前審査が行われます（一部の大手企業では、審査業務をその後医療専門家に引き継ぎます）。プロジェクトの要件を満たす患者を選別するため、研究部門に行って研究医師と面談する手配が行われ、そこでインフォームドコンセントフォームに署名、検査、投薬が行われます。薬を投与する時期が来ると、募集は完了します。
2, 採用活動で良い仕事をしたいと思ったら、どのような能力が必要なのでしょうか？
Ma Fan: 従来の人材採用では、実務者に対して非常に高い要件が求められます。敷居は低いものの、幅広い知識、反復作業、緊急対応が求められ、高い総合的な個人能力が求められます。
まず、医学・薬学の知識という観点から見ると、抗がん剤の採用だけでも何百もの疾患とそれに対応する薬理学が関係しており、この知識を基礎的かつ包括的に理解するには、ほとんどの人が少なくとも5つ以上の知識が必要になります。年以上の経験の蓄積。そして、これは医学的な部分の積み重ねにすぎません。
次に、「医薬品の適正臨床基準」、「医療広告の管理に関する措置」、「ヘルシンキ宣言」などの規制要件もあります。医療従事者としてこれらを無視することはできません。開業医のプロ意識と傲慢な運転はできません、電車について話してください。
さらに、各プロジェクトの参加方法は異なり、リサーチセンターのプロセスと選考サイクルも動的に更新されるため、採用担当者は外部企業のチームと緊密に連携し、事前にそれを明確に認識する必要があります。そうしないと、被験者の期待が下がったり上がったりして、取り決めや論争に混乱が生じる可能性があります。
最後に、被験者の大多数は臨床研究に対して偏見を持っており、自分は「モルモット」であると考えていたり、薬の効果について不合理な想像を抱いていたりするため、採用担当者は最初に臨床研究の背景を客観的に紹介する必要があります。
これらはトレーニングを通じて習得できる難しいスキルです。
医療従事者として、多くの患者は繊細な心を持っており、緊急事態が発生した場合、複数の当事者の権利と利益を保護しながら、適切かつ効率的にコミュニケーションを取り、調整する方法を知る必要があります。 。
3、薬物検査サークルが作った「インターネット」+AI「採用モデルは従来の採用モデルとどう違うのですか?
マ・ファン：プロセスも異なりますし、使用するツールも異なります。
従来の採用活動では、依然として WeChat、ポスター、Excel シート、PDF ドキュメントなどを使用して対象者の採用と管理を行っていますが、企業全体でコミュニケーションやコラボレーションを行う際に情報の詳細が省略されやすく、結果が発生します。職員が去った場合、対象者の状態を追跡し引き継ぐことは困難です。被験者にとっては、プロジェクトに関する質問に対する答えはすぐには得られません。また、管理や報告においては、プロジェクトの状況を統合してレビューするのに多くの工数がかかり、リソースの無駄が発生し、作業効率が低下し、経験が低下します。
薬物検査サークルはすべてデジタル システムで管理されており、AI は多くの業務で大いに役立っています。
たとえば、被験者がオンラインで臨床試験に登録すると、当社のシステムは病歴情報の提出を自動的に誘導し、被験者の写真によってアップロードされた情報を即座に分析し、被験者が登録された治験と一致するかどうかをフィードバックします。スタッフが対象者に連絡する前に、対象者は「インテリジェントマッチング」を通過し、参加できるプロジェクトを事前に理解しています。その後、コミュニケーション効率が非常に高く、コミュニケーション時間を大幅に節約できます。
しかし、従来のインターネットで患者を登録する場合、まず電話で会社を紹介し、最初の信頼を確立する必要があります。その後、WeChat で件名を追加して過去の病歴を収集し、その後スタッフが病歴を整理して見つけます。プロジェクト ライブラリ内の主題に適したプロジェクトを選択し、プロジェクトの状況を事前に被験者に紹介します。プロセス全体のコンバージョン率は非常に低く、被験者のエクスペリエンスも損なわれます。
被験者が個別にサインアップするシナリオに加えて、プロジェクトのレポート作成、データ管理、共同作業などのシナリオにも AI を適用します。これにより、ツールのアップグレードにより、パートナーはより多くの作業を実行できるようになります。成長率が加速され、パートナーの作業負荷が軽減され、コラボレーション効率が向上し、プロジェクト管理がよりスムーズになり、対象者のエクスペリエンスが向上します。
4、薬物検査サークルは実際にあります2022被験者の募集を開始したのは2008年頃ですが、その時点ではすでに参加者が集まっていました。10この業界は年間を通じて業界のリーダーとなり、一般にこの業界は 2018 年に最も急速に成長すると考えられています。14大晦日192017 年は採用の伸びが難しい状況ですが、採用データは非常に急速に増加しました。どのようにして増加しましたか?
Ma Fan: はい、薬物検査業界のデータは近年非常に急速に増加しており、多くの人々の予想を上回っています。
私が被験者採用業界に関わり始めたのは2022年からです。当時すでに有力な企業は存在していましたが、依然として採用が臨床研究を進めるのが難しい主な理由でした。採用が困難なため、多くのプロジェクトがセンターの増設や治験の延期、あるいは途中での中止を余儀なくされ、その結果、リソースの損失と無駄が発生し、多くの医薬品が市場に投入され、患者に使用されることが妨げられてきました。私たちはもっと改善できると考えています。 、なので挑戦したいのですが これは難しいです。
2014 年から 2019 年は従来型モデルの急成長と高収益の時期でしたが、それは 0 から 1 への市場の発展によってもたらされた成長でした。このモデルは長年にわたって変わっておらず、多くの中小企業が変化してきました。採用活動も徐々に同じモデルを採用し始めており、業界に深刻な影響を及ぼしています。したがって、当初から群衆戦術で市場を掌握するつもりはありませんでした。
私たちは、業界が直面する問題を解決するためにテクノロジーとプロセスの最適化を活用してきました。疾患ナレッジグラフ、OCR、LLMなどの多くのAIテクノロジーを搭載した治験サークル被験者募集システムの開発に多大な労力を費やしてきました。 、など。
臨床研究の登録を選択する過程で、一般のがん患者が医師の協力を得られず、病院からの指示や臨床研究プロジェクトを理解できない場合、AIを活用してカルテの作成、プロジェクトの検索、結果の提供を支援します。 3 番目のプロジェクトは、中心から 456 km 離れたプロジェクト A と 60% 一致し、中心からわずか 2 km のプロジェクト B と 100% 一致しました。これは誰もが理解し、自主的に選択できるものです。
スポンサーとのレポート作成プロセス中、PM はデータの整理、表の作成、レポートの電子メールの送信、価格の計算などに時間を費やす必要はありません。システム内のデータは、さまざまなビジュアル レポート、分析チャート、ロボットはプロジェクトの進捗状況を報告し、送信することもできます。
これらのアプリケーションはユーザーに利便性と驚きをもたらし、パフォーマンスも急速に向上させました。乾癬を例に挙げると、1 日の新規登録数は 100 件を超えています。登録された患者は自ら当社のアプリを使用するため、臨床研究について事前に理解して選択することができ、参加に対する熱意も高まります。 AI システム; 多くの慢性疾患や腫瘍に対する被験者の採用は、顧客の期待をはるかに上回っています。
さらに、現在人気の LLM をさらに多くのシナリオに適用しようと試みており、引き続き多くの驚きをもたらしています。また、近い将来、さらに多くのスマート製品を開発する予定です。そしてサービス開始。
将来的には、テクノロジーの反復と AI による認知障壁の軽減により、より多くの一般の人々が臨床研究を理解し、偏見を排除し、臨床研究に参加できるようになります。これは、当社が最も重視する市場の成長ポイントでもあります。
5、チームと事業規模を紹介してもらえますか？
Ma Fan: 私たちのチームは現在、生産研究と運用の 2 つの部分で構成されています。運営チームは6人で、対象プロジェクトの実施と実施、対象のフォローアップ管理などを担当し、生産および研究チームは製品設計、研究開発の立ち上げなどを担当し、当然10人近くが担当します。 、フォローアップ、レポート、医療マッチング、Q&A などを担当する担当者は他にもたくさんいます。
これまでに900件以上の被験者募集プロジェクトを実施し、現在では毎月100名近くの被験者が登録しています。
将来的には、従来の採用モデルが AI インテリジェント採用に取って代わられる可能性があると思いますか?
Ma Fan: このテーマの採用ワークフローは長期にわたるため、当面は一部の患者サービスや人道的ケア業務を AI で置き換えることはできません。ただし、新しいツールを適用するのが苦手なチームは、3 ～ 5 年で後退や成長の欠如に悩まされる可能性があります。徐々に市場から淘汰されていきます。
7、データセキュリティと患者のプライバシー保護は、近年大きな注目を集めている問題です。医薬品治験サークルはこの問題をどのように解決していますか?
Ma Fan: 医薬品検査コミュニティは常にコンプライアンス活動を重視してきましたが、私たちはこの問題に重点を置き、多くの認証を取得し、包括的なデータセキュリティと患者のプライバシー保護システムを構築してきました。
患者がサインアップするときは、プラットフォームとのプライバシー認証に署名し、プラットフォーム上のすべての臨床研究プロジェクトのスクリーニングとマッチングに個人医療データを使用することに同意する必要があります。
プラットフォームが患者データを取得すると、登録に記入された個人のプライバシー部分が暗号化されることに加えて、AIは、名前、ID番号、携帯電話番号などの患者のプライバシーに関わる部分の撮影データも自動的に暗号化します。 .、ソフトウェアを確実に使用するために 患者情報を閲覧する際、患者の個人情報を見ることはできません。
患者データの所有権に関する我が国の規制は現在、高く評価されています。患者の診断や治療の結果、その他の知的成果に関連するデータは病院と個々の患者に帰属し、患者の検査結果は個々の患者に帰属します（「電子医療記録」）。申請管理基準（試行版）」）では、臨床研究に参加するために、個々の患者は自分の疾患情報を写真に撮ってプラットフォームにアップロードし、関連する承認を行います。データセキュリティとプライバシー保護に問題がない限り、プラットフォーム、および適用範囲が合意された制限を超えない場合、プロセスは準拠しています。
薬物検査サークルは、ISO/IEC 27001 情報セキュリティ管理システム、クラス III 認証、GDPR 一般データ保護規則、HIPAA 医療保険の相互運用性と説明責任法などを含む国際および国内認証を取得しています。これらの認定は、一方では当社のプロフェッショナリズムを示していますが、他方では、当社がデータ セキュリティとプライバシー保護を重視していることも示しています。
ここで、治験サークルのインテリジェント人材紹介事業についての取材は終了となった。
このデジタル化の波の下での臨床研究被験者の募集革命において、医薬品治験サークルによって開かれた「インターネット+AI」採用の新しいモデルの探求により、私たちは臨床研究の分野での新しいテクノロジーの実装の別の可能性と可能性を見ることができました。臨床研究の機会を利用して、将来の AI テクノロジーは、医療業界における病気の予測や診断支援から、交通分野におけるインテリジェントな運転や交通流の最適化に至るまで、精度、適応性、知能などの面で質的飛躍を遂げることが予測されます。 ; 工業生産から 日常生活における品質検査やプロセスの自動化から、スマートホームや日常生活におけるパーソナライズされたサービスに至るまで、AIテクノロジーの応用領域は非常に幅広く、社会発展に新たな推進力を注入し、人々の生活に前例のない利便性と革新をもたらしています。
医薬品治験サークルは、業界の関係者と協力することを楽しみにしており、今後も AI テクノロジーを使用して我が国の革新的な医薬品の開発を支援していきます。 (咸寧ニュースネットワーク)
