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画期的なイノベーションのスペシャリストであるケンブリッジコンサルタンツは、医療の提供方法を新たにするプラットフォーム「Verum」を開発しました。このプラットフォームは患者を遠隔監視し、症状や病状に関わる予測を機械学習を使って提供します。Verumの初期試験応用では、臨床試験に重点的に取り組みました。離床試験は、患者ストレスが治験結果にどのような影響を与えるかを特定し、それを軽減させることで効率性が大きく向上します。
ストレスは行動状態や病状の根本原因であるにも関わらず、明らかになっていないため、臨床試験では管理が行き届かず、平均中断率が30％となっていました[1]。コンセプト実証のため弊社は、治験中の患者のストレスレベルを測定・監視するシステムを開発しました。治験精神科医と神経科学者の助言を受けて開発されたVerumは、生体認証データ、筋電図検査（EMG: electromyography）、機械学習を活用して、より良い結果理解と治験成功率向上を図ります。機械学習を使ったこのシステムは、リアルタイムな誘発と警告を通して治験中の患者の深い洞察を提供します。臨床医、看護師、治験コーディネーターは、順守ストレスが引き起こす問題を軽減し、交絡因子としてストレスを調査し、次々と送られてくるデータを通してより適応する治験設計情報を提供できるようになります。第II相試験の平均コストが700万ドルから1,960万ドル[2]と幅広く、治験全体の80%が完了に至らない[3]ことから、効率性の向上が大幅なコスト削減をもたらすことは明らかです。
Verumは、ウェアラブルに内蔵したセンサー、データ収集アプリ、患者別の予測や警告の既存データを拡張したヘルスケアダッシュボードの小型装置で構成されており、未だかつてない臨床洞察を提供します。豊富で状況説明的な生体認証情報を集団レベルと患者レベルの両方で提供することができるVerumは、精密医療、市販後調査、薬剤開発を変革する可能性を持っています。
Verumを使うことで、臨床医、看護師、治験コーディネーターは連続的に監視された患者の生体認証データや行動データを入手できるようになり、特定の状態を取り巻く貴重な状況を捉えることができます。これは、機械学習アルゴリズムを使用して患者データを測定し、治験の全段階における患者ストレスレベルの単一数的推定法を作成することで行うことができます。
Verumについて弊社Digital HealthのトップJaquie Finnは「治験コストの高騰と失敗したときの商業的リスクを考えると、AIと連続患者監視の技術を活用して、治験結果に影響を与えるストレスを緩和できるようになることが不可欠です。Verumは、リアルタイムで状況説明的な大きなデータセットを使って、適応能力の高い治験デザインを提供し、臨床試験の効率性を大きく向上させます。」
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