医薬品の研究開発部門にとって、国内外の科学技術や医薬の動向確認は欠かせません。しかし世界の発表論文数は膨大で、キーワード検索にも限界があり、必要な情報を的確に把握することは困難です。一方で、研究開発スピードの向上には、研究初期の構想段階で仮説の妥当性を見極めることが求められます。
FRONTEOヘルスケアの人工知能で論文や文献等のテキストデータを解析することにより、研究動向調査の効率化が見込めます。また、自社の仮説や研究データ、遺伝子情報等を論文/文献探索に組み合わせることで、仮説検証段階を早期に終了して迅速な研究開発が可能となります。

医薬品製造販売企業数 305社

※ 出典:厚生労働省「平成27年度医薬品・医療機器産業実態調査」

論文探索支援、研究開発支援によって解決する課題

2010年前後に迎えた大型医薬品(ブロックバスター)の特許切れにともなう後発医薬品(ジェネリック)メーカーの参入や製薬企業のグローバル化による再編など、製薬企業をとりまく環境は変化を続けています。医薬品の研究開発力を維持するには、最新の研究発表はもちろん、副作用報告など過去の臨床データの確認も重要です。

研究開発のヒントは論文に限りません。実験データや技術情報など自社内に蓄積された各種データから日々グローバルに更新・公開される遺伝子情報まで、研究者はあらゆるデータを見ながら仮説を組み立てます。個別化医療やドラッグリポジショニングなどの最近の研究領域では、従来よりもさらに研究開発サイクルが早い/膨大な場合が多く、仮説の精度が開発スピードに影響するため、研究開始の判断が難しいのが現状です。

そのような研究開発現場の課題を、FRONTEOヘルスケアの人工知能Concept Encoderで解決することができます。シンプルな操作と的確な情報分析によって、論文探索の効率化と仮説検証の高度化を実現し、医薬品の研究開発環境を改善します。

論文探索支援、研究開発支援の概要

研究・開発担当者が必要としている論文や想定している仮説のテキストを用意し、教師データとして人工知能に提示します。Concept Encoderが論文/文献データ群を分析し、教師データと類似性の高い論文/文献を抽出します。

担当者は優先順位の高い論文/文献から順に内容を確認することにより、自分が必要とする論文/文献を効率的に発見したり、仮説を検証したりすることが可能です。

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Concept Encoderとは

Concept Encoder(コンセプトエンコーダー)は、FRONTEOヘルスケアが開発した人工知能(AI)です。自由記述のテキストデータを大量に含むヘルスケア関連のビッグデータを、エビデンスに基づいて有効に解析・活用することができます。

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