新薬臨床試験において、薬剤使用量を正確に予測することは、研究プロジェクトの核心的な課題であるだけでなく、臨床試験依頼者にとってコスト削減と品質向上のための重要な挑戦です。業界で広く認識されている難題として、医薬品の生産と調達予測プロセスにおける遅延、中断、または誤りは、いずれも医薬品供給の不確実性を引き起こす可能性があります。

臨床試験の医薬品供給、需要予測に不安はありませんか？

医薬品の期限切れや施設欠品が心配ですか？

医薬品調達の非効率さ、緊急購入のコスト高に悩んでいませんか？

研究予算が限られている中で、最小コストで最大の成果を。

Supply AI医薬品供給予測モデル。

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高精度予測、予想以上の効果

自己免疫疾患分野の競争が激化する中、関連する研究薬の予測、投与量制御、調整と分配の重要性がますます顕著になっています。ある大手伝統製薬企業の自己免疫プロジェクトにおいても、臨床供給管理にボトルネックが生じており、「少ないコストで最大の成果を上げる」ことが運営上の課題とっなています。

Supply AIはすぐに臨床試験依頼者の関心を集めたものの、実際に使用された実績がなく、適用結果に対する疑念が残っていることに対して、弊社のチームから詳細な原理説明、システムデモンストレーション、実例紹介を通じて、臨床試験依頼者の懸念を払拭しました。最終的には、薬剤予測の精度向上、コスト管理の最適化、治療方針の維持を効果的に両立させ、研究プロジェクトの「コスト削減＆品質向上」に貢献していました。

1、精密な投与量管理で効率が倍増

本事例では、プロジェクト期間が長期にわたり、被験者数も多かった為、各施設の患者登録スピードや人数の不確実性が高い課題がありました。クライアントは当初、薬剤供給量を約30％増加させる計画だったが、Supply AIによる高精度な予測と科学的な管理を導入した結果、最終的な増加量は5％に抑えられ、当初計画を大幅に下回る成果を達成しました。これにより、プロジェクト管理効率が著しく向上しました。

2、コスト削減と品質向上を両立！研究費を驚異的に節約！

本事例では、薬剤単価が高かった為、使用量の変動がコスト管理に直接影響を及ぼす課題があったが、Supply AIによる薬剤使用量の制御において極めて高い精度と信頼性を発揮しました。研究を円滑に進めつつ、薬剤関連費用をスポンサー予想より数百万元も削減することに成功しました。

歴史データ＋確率統計＋動的調整

Supply AI予測精度95%以上

医薬品の平均放出量9%～11%

総合医薬品コスト16%節減

単一プロジェクトで数百万から数千万元のコスト削減

科学预测+执行监控+预案措施

科学的予測＋実行モニタリング＋事前対策

Supply AI高精度予測

計画が変化に追いつく

最適供給戦略によるサプライチェーン全体の精密管理

臨床供給のあらゆる可能性に柔軟対応