生成AIを規制コンプライアンスに導入し競争力を高める

あらゆる業界において、競争力のあるインテリジェンスの活用は必須です。最新のトレンド、テクノロジー、競合他社の活動を分析することで、組織は製品の開発、運用からマーケティング戦略まで、すべての段階でより優れた意思決定を行うことができるのです。

しかし、これらの情報を収集し報告するという一連の作業は、膨大な労力を伴います。

コンシューマーヘルスケア業界では、新しい特許、医薬品の発売、医薬品の承認、警告、ガイドライン、クレームの革新、プレスリリースなど、組織がより良い製品の策定を行い、市場に投入するために、R&Dチームが、何百ものオンラインソースを検索し、必要な情報を収集、レポートするために多大な時間を費やしています。

また、リサーチチームは関連情報を収集した上で、社内の薬事アナリスト、研究開発スペシャリスト、シニアリーダー向けのレポートを何週間もかけてまとめなければなりません。

さらに、世界中の医療規制当局は、ガイドラインを継続的に改訂および更新しているため、医薬品開発チームは、ガバナンスプロセスの指針となるリアルタイムの規制インテリジェンスを必要としています。最新のポリシーに従わないと、プロジェクトが遅れ、重大な罰則、顧客の不満、風評被害につながる可能性があります。

このような状況下、お客様のヘルスケア企業では、情報に基づいた迅速な意思決定を行うために、より俊敏なプロセスを必要としていました。

私たちはお客様企業の長年のテクノロジーパートナーであり、生成AIが規制プロセスを変革できることを理解していました。そこでお客様企業の課題解決に向けて6週間のパイロットプロジェクトを立ち上げ、データを自動的に発見し、インサイトを収集し、医薬品開発およびその他の主要な業界情報を報告するAIソリューションを構築しました。

まず、規制関連および研究開発チームと連携し、薬の種類やどの薬の組み合わせにインテリジェンスレポートが必要かを把握し、AIが検索に含める、または検索から除外するコンテンツの種類を指定するためのルールと基準を定義しました。また、病状、症状、薬剤の組み合わせ、処方、投与システムを製品にマッピングした詳細なキーワード辞書を作成し、機械学習を使用してコンテンツにタグを付け、分類しました。

次に、膨大な量のデータを分析し、根底にあるパターンを特定し、人間が作成したような詳細なコンテンツを生成するディープラーニングモデルであるLLMを実装しました。

さらに、私たちのAIエキスパートは、さまざまなデータタイプを処理するためにLLMをカスタマイズしました。例えば、多くのLLMではテキスト分析は可能ですが、画像の処理が困難である場合があります。そこで、グラフや画像から医薬品開発のインサイトを抽出するためのOCRツールを追加しました。