AI技術は製薬業界の発展をどのように促進するのでしょうか？

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米国では無人タクシーの試験と導入が進み、SFで描かれた無人運転のシナリオが徐々に現実のものとなりつつあり、交通業界全体を完全に変えることが期待されています。さらに、ゴールドマン・サックス、JPモルガン・チェース、モルガン・スタンレーなどの金融企業も、過去1年間でデータおよびテクノロジーチームを積極的に拡大し、AIテクノロジーの応用を深めてきました。大手企業は、競争で優位に立つために AI テクノロジー プロジェクトを積極的に導入しています。

現在の観点から見ると、AI技術の応用範囲はすでに非常に広く、あらゆる業界が含まれており、当然ながら製薬業界もその中に含まれています。

確かなのは、AI 技術が製薬業界に大きな発展のチャンスをもたらしているということです。業界大手の中には、すでにさまざまな目標に向けた AI 戦略の実装実験を開始し、包括的な業界変革となることが期待される基盤を築き始めているところもあります。

臨床試験の選択

医薬品を市場に出すのは、費用がかかり、時間のかかるプロセスです。 2017年にタフツ大学の医薬品開発研究者が実施した調査によると、医薬品1つの発売にかかる平均コストは27億ドルで、その数字は今も増加し続けている。臨床試験は研究開発コストの大部分を占めており、研究者による巨額の投資にもかかわらず、依然としてプロジェクトの遅延や高い失敗率が続いています。 CB Insights の調査によると、臨床試験の遅延の最大の理由は募集プロセスにあり、約 80% の試験で理想的な薬物試験のボランティアを時間どおりに見つけることができていないことがわかっています。

他の従来のテクノロジーと比較して、IBM Watson などの AI テクノロジーにより、臨床医は臨床試験に適した患者をより迅速かつ効率的に見つけることができます。このようなシナリオでは、AI テクノロジーは、製薬会社が選択プロセスをスピードアップして時間を節約するのに役立つだけでなく、候補者が適切な条件を満たしていることを保証し、最終的にはコストを節約し、失敗する可能性のある試験の数を減らすことができます。

服薬遵守

臨床試験の重要な部分は、プロトコルを厳密に遵守することです。つまり、ボランティアが試験のルールに従わなかった場合、関連するデータは収集から削除されなければなりません。そうしないと、時間内に発見されなかった場合、誤った投薬背景を含むこれらのデータが試験結果を深刻に歪める可能性があります。さらに、参加者が正しい薬を正しい時間に服用していることを保証することも、結果の正確性を維持するために同様に重要です。

AI を活用した顔認識技術は、Snapchat などのソーシャル チャット ソフトウェアで美容フィルターを提供したり、セキュリティを強化するためにユーザーに固有の生体認証「キー」を提供したりなど、さまざまなアプリケーション シナリオで使用されています。

AiCure などの SaaS プラットフォームは、前述の服薬遵守の問題を解決することを期待して、このテクノロジーを採用し始めています。プラットフォームは顔認識を使用して、誰かが薬を服用したかどうか、またその投与量が適切かどうかを判断できます。このプラットフォームの助けにより、参加者のコンプライアンス率は急速に 90% に増加しました。

希少疾患治療薬開発

自由市場のルールにより、大手製薬会社は大勢の人々に役立つ医薬品を開発するようになりました。一方、希少疾患の治療法開発の試みは、費用対効果が低いため長い間無視されてきました。

米国食品医薬品局（FDA）と欧州医薬品庁（EMA）はこの開発を推進しており、この課題の解決に役立つ AI 技術の使用を実験しています。米国の新興企業はすでに機械学習アルゴリズムを使用して、臨床試験、特許記録、その他の科学データや文献など、さまざまなソースからの大量のデータを統合し、既存の医薬品を再利用してさまざまな希少疾患に適用することを試みている。

ボン大学が発表した新たな研究で、科学者たちはニューラルネットワークが患者の写真を自動的に比較し、さまざまな希少疾患をより効率的かつ確実に診断できることを発見した。このソフトウェアは、写真から特定の病気に関連する特定の顔の特徴を検出し、その情報を他の遺伝子データや患者データと組み合わせて、最も可能性の高い病気と比較します。

企業スパイとハッキング

医薬品の開発コストは極めて高額であるため、医薬品業界における知的財産権の価値は当然計り知れないほど極めて高いものとなります。その結果、NTTセキュリティが今年初めに行った調査によると、医療業界はサイバー攻撃の被害が最も大きい上位5つの業界にランクされています。

調査により初めて、最も一般的なタイプの攻撃は偵察ベースであり、医療業界に対するすべての攻撃の 44% を占めていることが判明しました。実際、2016年にエピペンの価格が上昇した後、ハッカー集団が関連する特許データを盗み出し、偽造者がより安価な自家製デバイスを作成し、オンラインで「ハウツー」共有ビデオを提供することさえ可能になった。

サイバーセキュリティはあらゆる業界で拡大しつつある問題です。ハッカーが利益を得るために貴重な特許やデザインを狙っているため、医療業界では脅威が急速に高まっています。

これに対応して、サイバーセキュリティ業界は、この差し迫った脅威に対処するために、AI テクノロジーを全面的に導入し始めました。前述の生体認証セキュリティ（顔認識など）は、製薬業界で機密データの保護に広く使用されていますが、AI 駆動型アルゴリズムにより、セキュリティ担当者は大量のセキュリティ データを統合して、世界中の脅威活動をリアルタイムで検出できるようになります。

要約する

製薬業界はすでに大規模な AI ソリューションの導入に向けて重要な一歩を踏み出しており、製薬業界と同様の大規模産業における AI 技術の潜在的な応用範囲も非常に広範囲にわたります。

この重要な開発を推進するために、製薬業界は適切なテクノロジーとツールを導入し、システムが複数の増大するデータセットをタイムリーかつ効率的に収集、統合、分析、解釈できるようにする必要があります。さらに、AI技術は、開発から試験までの特許および設計レベルで新薬や治療法の安全性を効果的に確保することも期待されています。これらすべては、長年にわたり重要な産業である製薬業界に前例のない変化をもたらすでしょう。