제약과 바이오 / 임상시험 기술
Thermo Fisher Scientific: 임상시험 모집 대상 환자군의 자연어 검색과 조건별 선별
- 기업
- Thermo Fisher Scientific
- 국가
- 다국가
- 도입 상태
- 운영
- 자료 공개
- 날짜 기준
- 자료 발표 시점. 도입 시작일과 다를 수 있음
- 근거 확인 방법
- 원문 본문 열람
업무 문제
Thermo Fisher Scientific의 환자 모집 자료는 설문과 동의 기록, 모집 진행 정보 등에 흩어져 있었다. 모집팀은 조건이 바뀔 때마다 기술팀에 조회를 요청해 환자군을 다시 분석해야 했다.
적용한 기술과 데이터
AWS와 회사 관계자의 글은 데이터를 S3와 Glue로 정리한 뒤 Patient Match AI에서 자연어로 환자군을 찾는 구조를 설명한다. 모집 담당자가 나이와 지역, 치료 이력 같은 조건을 좁히며, 개인정보가 필요한 단계에는 동의와 연락 가능 여부 통제를 적용한다. Lambda는 환자 매칭 점수를 처리한다.
성과
글은 환자 프로필 2000만 건 이상을 통합했고 일반적인 환자군 분석을 수일에서 수분으로 줄였다고 밝혔다. 공유된 시험 질의는 전체 데이터에서 6초 미만에 실행됐다. 운영 개시 시점은 FY26 2분기로 설명한다.
한계와 남은 과제
회계 분기를 도입 월로 환산하지 않았다. 시험 질의 속도가 모든 질의나 환자 등록률의 개선을 뜻하지는 않는다.
출처
- How Thermo Fisher Scientific built AI-powered patient matching on AWSAWS / Thermo Fisher Scientific, 확인
공개된 자료를 정리한 사례입니다. ATF Works 도입 고객의 결과가 아닙니다.