治験フォロー

治験参加者の継続的フォローをAIにより半自動化し、全量データを取得する

背景・課題

定期フォローは全量を取ることができず、一部のサンプリングになってしまい、全被験者の方々の意見や感覚についての情報を取得することができない

担当者や担当医による記録粒度のばらつきがあり、データの一貫性が欠如している

AS-IS（従来）

・高負荷な追跡(電話/対面)

・記録のばらつき(属人化)

・フォローアップの遅れ

TO-BE（導入後）

・非同期・スマホで負担軽減

・AI標準化で均質化・構造化

・リアルタイム即時アラート

運用フロー

1. 被験者がスマホで定期的/随時に回答

2. 回答内容に応じてAIが症状を深掘り

3. 異常な可能性があれば即時アラート通知

4. 構造化データとしてレポート生成

取得できる情報

・症状・体調の時系列推移

・服薬遵守状況 (コンプライアンス)

導入効果（KPI）

・データ回収率：向上

・CRCの工数：低下

・追跡リードタイム：短縮