シャペロン、学会資料などの有害事象をAIで検出する支援サービスを開始

医療従事者との接点が多様化し、扱う情報が増大する中、製薬企業の安全性管理業務は複雑化しています。有害事象の報告には迅速性と正確性が求められますが、大量の資料を目視で確認する負荷や、外部委託に伴う高コストが課題となっていました。

シャペロンは、これまで「モニタリングAI」などの開発で培った製薬特化の技術を応用し、この課題に対応する新サービスを開発しました。同社代表取締役の阪本怜氏は、AIを人の判断を支援する「セーフティネット」として活用し、コンプライアンス強化とコスト削減の両立を支援すると述べています。

このサービスは、PDFなどのファイルをアップロードすると、AIがその内容を解析。有害事象の有無を判定し、結果をメールで通知します。メール内のリンクからは、該当箇所と判定理由を確認できます。

特長の一つは高い検出精度です。自社検証では99%以上の精度を実現しており、薬事専門家の約90%が「漏れなく検出できている」と評価しています。また、ページをまたいだ文脈の理解にも対応し、情報の見落としを防ぎます。

さらに、各製薬企業が持つ独自の運用ルールや判定基準に合わせ、AIモデルを週次〜隔週でカスタマイズ可能です。これにより、汎用的なAIでは難しい、現場の実情に即した精度の実現を目指します。

シャペロンは今後、単なる検出から、報告フォーマットへの記載支援までを半自動化する機能拡充を計画しています。具体的には、検出した情報を報告書の入力項目に自動で転記する機能や、妊娠時曝露などの「特別な状況」も検知する機能の追加を検討しています。

同社は、AIによる支援で定型作業の負荷を軽減し、製薬企業がより本質的な安全対策にリソースを集中できる環境づくりを目指すとしています。

A. 学会発表資料や講演スライドなどのファイルを解析し、医薬品の副作用などの有害事象が記載されているかどうかを自動で判定するツールです。

A. AIが高速で一貫性のある判定を行うため、人の確認作業の負荷を軽減できます。また、見落としのリスクを低減するセーフティネットとして機能します。

A. 大量の学術資料や報告書を扱い、有害事象の報告管理に工数とコストをかけている製薬企業の薬事部門や安全性管理部門が主な対象です。

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• https://shaperon-inc.com/
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• https://ai-monitoring.shaperon-inc.com/

O!Productニュース編集部からのコメント

99%という検出精度の高さがまず目を引きます。これまで属人的で負荷の高かった確認作業に、再現性のある「デジタルの目」を導入できる点が大きいですね。PV（薬事）担当者の業務効率がかなり向上しそうです。

引用元：PR TIMES