人工知能技術による臨床試験解析のセミオートメーション化に着手：製造IT導入事例

SAS Institute Japanは、塩野義製薬が、SASの機械学習エンジンを活用し、臨床開発業務で使用されるSASプログラムとその関連文書を自動生成する人工知能（AI）アプリケーションの開発に着手したと発表した。

[MONOist]

　SAS Institute Japan（以下、SAS）は2016年4月7日、塩野義製薬が、同社のHadoop対応製品「SAS In-Memory Statistics for Hadoop」の機械学習エンジンを活用し、臨床開発業務で使用するSASプログラムとその関連文書を自動生成する人工知能（AI）アプリケーションの開発に着手したと発表した。

　塩野義製薬では、これまで臨床試験のデータ・マネジメントや統計解析業務でSASを活用してきた。2014年には、社内に蓄積されたデータとオープンデータなどのビッグデータを組み合わせて新薬開発や安全性の研究を行うため、SAS In-Memory Statistics for Hadoopを医薬品開発情報基盤として採用。その後、同製品に標準装備された機械学習エンジンの新たな活用方法として、臨床試験解析への適用が検討され、2015年にフィージビリティ・スタディを開始した。

　臨床試験における解析業務では、解析設計書を読み解き、計画した分析手法をSASプログラム上で実行する必要がある。そのため、統計解析の専門知識を持った担当者が、その都度、新しいSASプログラムを作成している。フィージビリティ・スタディでは、これらの業務に人工知能アプリケーションを活用することで、大幅な効率化が見込めることが判明。2016年度内の完成を目指し、アプリケーションの開発に着手した。

　同プロジェクトにより、統計解析の専門知識が必要だった臨床試験の解析業務の多くを自動化し、新薬開発のための臨床試験解析業務のコスト削減と時間短縮を図るという。また同時に、人が介在することで発生するヒューマンエラーの低減を目指すとしている。