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資料１－３ 日本製薬工業協会 御提出資料 (12 ページ)
出典
| 公開元URL | https://www8.cao.go.jp/kisei-kaikaku/kisei/meeting/wg/2501_02medical/250331/medical03_agenda.html |
| 出典情報 | 規制改革推進会議 健康・医療・介護ワーキング・グループ（第3回 3／31）《内閣府》 |
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AIを⽤いた⾮構造化データの利活⽤
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AIによる⾃然⾔語処理によりカルテ等の⽂章のような⾮構造化データ
であっても利活⽤できるようになりつつある
医薬品の有効性・安全性評価、新たな治療⽅法の開発等のみならず、
プライバシーに関する記載を削除する利活⽤⽅法も期待できる
抗がん剤の治療効果判定での利活⽤事例
Araki K, et al. Advanced Therapy. 2022.
研究概要︓
患者の経過記録、放射線レポートなどの
⾮構造化データから、治療のアウトカムを
AIモデルで抽出して、抗がん剤の治療効果
を評価した研究
結果︓
肺がん患者の1次治療の無増悪期間において、
⼈による評価（橙⾊線）とAIによる評価
（⽔⾊線）がほぼ⼀致していた。
12
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AIによる⾃然⾔語処理によりカルテ等の⽂章のような⾮構造化データ
であっても利活⽤できるようになりつつある
医薬品の有効性・安全性評価、新たな治療⽅法の開発等のみならず、
プライバシーに関する記載を削除する利活⽤⽅法も期待できる
抗がん剤の治療効果判定での利活⽤事例
Araki K, et al. Advanced Therapy. 2022.
研究概要︓
患者の経過記録、放射線レポートなどの
⾮構造化データから、治療のアウトカムを
AIモデルで抽出して、抗がん剤の治療効果
を評価した研究
結果︓
肺がん患者の1次治療の無増悪期間において、
⼈による評価（橙⾊線）とAIによる評価
（⽔⾊線）がほぼ⼀致していた。
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