治験候補者 選定支援サービス
医薬品の開発期間の長期化や医療機関の業務負荷増大の一因である「治験における適格な候補者の探索・組入れの長期化」を解決するサービス。
電子カルテ情報を含むリアルワールドデータを活用し、迅速・正確に治験候補者を選定。
治験候補者 選定支援サービス
とは
治験候補者 選定支援サービスは、診療データを活用したデータドリブンなアプローチにより、治験実施医療機関とその周辺の医療機関から候補者を探索し、
候補者登録を加速します。
・ 医療機関の電子カルテ等から候補者を効率的に確認
・ SMOとの連携により、候補者の確認から適格性確認、治験への組み入れまで一貫して支援
・ 周辺医療機関における候補者の確認と、治験実施医療機関へ紹介する仕組みを構築
特定の医療機関内にとどまらず、施設内外から候補者を確認し、治験実施医療機関への紹介を通じて治験への組入れを促進。
目標登録数の早期達成と治験期間の短縮に貢献します。
【ウェビナー】電子カルテ情報含むリアルワールドデータを活用する
「治験候補者 選定支援サービス」
治験では、適格な候補者の探索・組入れの遅れが、開発期間の長期化の一因となっています。本ウェビナーでは、千年カルテ事業で培ったリアルワールドデータ活用の知見をもとに、レセプト・DPCの構造化データに加え、電子カルテのテキストデータを活用し、治験候補者を効率的に抽出する「治験候補者 選定支援サービス」をご紹介します。技術検証の取り組み、製薬企業・医療機関双方に期待される価値を解説します。
治験候補者 選定支援サービスの特長
レセプトデータ・DPC調査データ・電子カルテデータに含まれる構造化データ/非構造化データを横断的に活用し、治験プロトコルに定められた適格基準・除外基準に基づいて候補者を抽出します。医療機関による適格性の最終確認やSMOとの連携を通じ、候補者探索から治験への早期組み入れまで支援します。
RWDによる候補者抽出の有効性を技術検証にて確認
NTTデータは近畿大学病院と共同で、リアルワールドデータを活用した治験候補者抽出の技術検証を実施しました。過去に実施された治験適格基準をもとに、「千年カルテ」に蓄積された電子カルテデータ等から候補者を抽出。治験候補者探索におけるデータ活用の有効性を確認しています。
生成AIを活用し、治験候補者抽出をさらに高度化・効率化へ
今後は、治験の適格基準に基づき、生成AI(LLM)で電子カルテデータより解析・抽出することで、治験候補者探索のさらなる精度向上と効率化をめざします。NTTが独自開発した大規模言語モデル「tsuzumi 2」等の活用も視野に、サービスへの適用に向けた検証・開発を進めています。
お知らせ
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2026年9月30日
株式会社NTTデータ トピックス
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2026年6月30日
株式会社NTTデータ トピックス
治験候補患者抽出の精度向上・効率化に向け、リアルワールドデータと生成AI(LLM)を用いた共同研究を開始 新しいウィンドウで開きます。
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2026年5月25日
株式会社NTTデータ トピックス