突合したデータからは、薬の有効性や副作用の強さがわかるだけでなく、どの病院にどういった遺伝子変異の患者がいて臨床試験の基準に見合うかといったことも検索できるので、治験のスピードが上がり、医薬品開発のコストダウンにもつながると考えられます。

また、どの薬剤でどのような有害事象が起きているかといったデータも吸い上げられるので、製薬メーカーの市販後調査に活用が可能です。

もちろん医療者側にもメリットがあります。

副作用情報が一目でわかり早期に対応でき、医療安全面にも貢献します。


臨床研究においも、リアルワールドデータを使用することで、第三相試験に莫大な予算をつぎ込まずに研究が加速する可能性があります。

京大病院のCyber Oncologyでは、がん患者さんのCT画像データを自動で集積する機能もあります。


また、今後は在宅で測定した体温や血圧、などのデータもCyber Oncologyに集約することも見据えています。

リアルワールドデータを活用したAIカルテの社会実装が進めば、高効率で効果的な医療、安全な予想医療、医療経済面での効率化も図れるようになるでしょう。

患者さんにとっても、わかりやすい医療になるのではないかと思っています。