京都大学とエクサウィザーズ、医薬品の安全性を評価するAIを開発

今回は「京都大学とエクサウィザーズ、医薬品の安全性を評価するAIを開発」についてご紹介します。

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本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。

　京都大学とエクサウィザーズは5月8日、医薬品の安全性を評価するAIシステムを開発したと発表した。人による評価が必要な事例の数を50～60％程度削減する効果が期待され、エンジニアではない現場調査員でも利用できる評価AIシステムを目指すという。

　今回開発したAIシステムは、日本医療機能評価機構が公表する「薬局ヒヤリ・ハット事例収集・分析事業」の事例（薬局ヒヤリ・ハット事例）について医薬品医療機器総合機構（PMDA）が過去に評価した結果を学習データに採用している。

　両者は、まず2020年度から医薬品の安全性に関するテキスト報告データを評価するAIを開発し、Recall指標（対策が必要な事例の見落としを最小化する指標）で96％の精度を達成。2021～2022年度は調査対象事例による検証を行い、人による評価が必要と判断される事例を全て抽出できることを確認した。その後に、AIによる評価と検証結果によって導き出されたルールによる評価を組み合わせた評価モデルを開発。検証時では対策が必要な事例を見落すことなく、既存の抽出条件を適用したのみの場合に比べPMDAの調査対象事例を約30～60%削減できる効果を確認したという。

　エクサウィザーズによれば、薬局ヒヤリ・ハット事例は年間10万～18万件程度報告され、このうちPMDAの調査対象事例は同6000～7000件程度に上り、増加傾向にあるとのこと。報告データにはテキストデータが含まれて、報告項目の単純な場合分けでは評価の自動化が難しく、AI活用による効率化が期待されているという。

　今回のAIシステムは、エクサウィザーズの「exaBase」基盤を活用して開発され、エンジニアではないPMDAの現場担当者でも利用可能なシステムとしている。今後は、人による評価を併用しつつ実務で試行的に導入して有用性を確認し、本格導入の適否を検討することにしている。