2024年、臨床試験業界は前例のない挑戦と変革の時を迎えています。経済的圧迫からリソース最適化まで、業界全体がコスト削減と効率化の道を模索する中、これは単なる企業の生き残り戦略ではなく、業界の持続可能な発展を推進する鍵となっています。人員削減、業務最適化、給与引き下げといった対策は一時的にコスト圧力を緩和できるものの、問題の根本的な解決には至っていないようです。

臨床試験における医薬品供給の無駄問題は、最も見過ごされがちな「見えない資金食い潰し」です。効率的な管理システムのみが、医薬品のタイムリーな供給と品質管理を保証し、あらゆる「予測不能」な事態に対応できるのです。

AI医薬品需要予測モデルが登場し、研究チームが医薬品需要を正確に予測し、サプライチェーン管理を最適化することで、医薬品の無駄を最大限に削減できるようになりました。

Supply AI（臨床試験向けAI医薬品供給管理プラットフォーム）は最近、複数の重要なアップデートを実施し、臨床試験における医薬品管理の効率をさらに向上させています。

医薬品需要予測の周期精度が更に細かく進化

医薬品の無駄は業界が無視できない課題として、過剰生産による在庫滞留で医薬品が期限切れになり無駄になる一方、生産不足は供給断絶を引き起こし、研究進捗とデータ完全性に影響を与えます。従来の医薬品生産と調達モデルは固定された計画に基づく静的なモードであるため、医薬品無駄を招きやすいのです。絶えず変化する試験需要に対し、いかに柔軟に生産を調整するかが課題となっています。

医薬品供給リスクの能動的管理を実現する「Supply AI」は、週次、月次、四半期単位での期間選別が可能なローリング予測機能により、医薬品需要変動を事前に予測。過去データと来院計画に基づく予測で、被験者登録ペースと来院スケジュール変動を精密に把握します。短期間サイクルかつ高精度な動的予測により、薬物使用効率の向上だけでなく、在庫過剰や期限切れリスクの大幅な低減を達成しています。

輸送の最適化と動的調整で、さらなる経費節減を実現

臨床試験における医薬品輸送は、従来から主要な課題の一つです。特に研究が複数地域、さらには複数国にまたがる場合、輸送プロセスの管理はより複雑化します。医薬品輸送には単なる「時間通り」「正確性」だけでなく、頻繁な輸送によるコスト増や人的ミスのリスク回避も求められます。Supply AIは輸送最適化において画期的なイノベーションを実現し、特に「輸送回数制御」と「動的ルート調整」の分野でサプライチェーン効率を劇的に向上させています。

 スマートスケジューリングにより、Supply AIは試験の進捗状況、各センターの需要、医薬品使用率を基に、輸送頻度を精密に調整。過剰輸送に伴うコストロスを効果的に防止します。さらに、リアルタイム監視機能を搭載し、研究チームに対し、医薬品管理プロセス全体を直感的かつ透明性の高いプラットフォームとして提供。データダッシュボードを通じて、研究者は医薬品の輸送状況、在庫状況及び各施設の使用量情報を随時把握でき、管理精度とプロジェクト実行力を劇的に向上させます。

複雑な研究環境への適応力を強化

臨床試験のプロトコールにおけるイノベーションにより、プロジェクトの複雑性が増しています。再ランダム化、クロスオーバー設計、多段階設計、不規則な来院頻度など、多様なデザインを採用する研究が増加し、医薬品供給に新たな課題をもたらしています。このような複雑な試験シナリオにおいて、医薬品供給を常に需要と同期させるにはどうすればよいでしょうか？「Supply AI」のフレキシブル適応機能が、効果的な解決策を提供します。

 ディープラーニングとデータモデリングを活用したSupply AIは、さまざまな試験設計のニーズに高精度で適応し、研究チームがこれらの複雑なシナリオに柔軟に対応できるよう支援します。併用療法などの複雑なケースに対しては、複数の薬剤を同時に予測と調整する機能を提供し、各薬剤の使用状況と相互作用の必要性を包括的に分析します。例えば、多剤併用を要する腫瘍プロジェクトでは、本システムは各薬剤の使用状況に基づいて計画を自動調整し、メイン薬剤と補助薬剤の供給ペースを同期させることで、供給の不均衡による進行遅延を防止します。

データ駆動型予測＋実行モニタリング＋予防的措置

Supply AIによる高精度予測

計画を変化に即応させる

動的計画法への柔軟適応

プロセス可視化型ローリング予測

臨床供給におけるあらゆる事態への円滑な対応