製薬とバイオ / 臨床試験技術

Thermo Fisher Scientific：臨床試験の募集対象患者群の自然言語検索と条件別選別

業務課題

Thermo Fisher Scientificの患者募集データは、調査票や同意記録、募集の進行情報などに分散していた。募集チームは条件が変わるたびに技術チームへ照会を依頼し、患者群を再分析する必要があった。

AWSと同社関係者の記事は、S3とGlueでデータを整理し、Patient Match AIで自然言語による患者群検索を行う構成を説明する。募集担当者が年齢や地域、治療歴などで条件を絞り、個人情報が必要な段階では同意と連絡可能性を管理する。Lambdaは患者マッチングのスコアを処理する。

記事によると、患者プロファイル2000万件超を統合し、一般的な患者群分析を数日から数分へ短縮した。共有されたテスト照会は全データに対して6秒未満で実行された。稼働開始はFY26第2四半期と説明する。

会計四半期を導入月に換算していない。テスト照会の速度が、すべての照会や患者登録率の改善を意味するわけではない。

公開資料をまとめた事例です。ATF Works導入企業の成果ではありません。