がん患者に正しい臨床試験を提供するAIを活用するスタートアップ

Oumedfc *この記事は NoCamels.com の記事を翻訳して作成しています。

 

適切な治療を見つけるプロセスを開始することは、患者が伝統的な化学療法、放射線療法、および外科治療、ならびに実験的な抗がん剤のための数千の臨床試験、および代替治療の提供を行うような試行錯誤の経験になりうる。

そこで、いくつかの企業は正しい治療を見つけるための患者の苦労を容易にする方法を開発している。AI、機械学習、および自動化を使用して、彼らは患者が適切な選択を見つけるのを手助けするためにマッチングサービスと検索エンジンを開発しているのだ。

そんな企業を今回は紹介する。

 

 

New Yorkを拠点とし2人のイスラエル起業家が創設したBelongは、がん患者が、専門家や似たような状況の患者とより繋がりやすくするSNSを開発した。Belongアプリは、患者が、専門家から返答を受け取ることができたり、他の患者と会話できたり、臨床試験マッチングサービスを利用できたりするプラットフォームの役割を果たしている。

しかし、臨床試験マッチングサービスは複雑なビジネスであることが分かった。Google検索の方が、がん患者にとって正しい臨床試験を探すのに簡単だったり、担当の医師や腫瘍学者は、世界中の利用可能な数千もの選択肢について限られた知識しか持っていなかったりするのだ。また2007年のApplied Clinical Trials誌の報告によると、臨床試験のマッチングを専門とする企業でも、患者の生活をさらに複雑にし、スポンサーが提供するマッチングサービスとの明らかな利益相反をもたらす可能性があるという。

 

 

Tel AvivとNew Yorkのオフィスで2017年に開始したスタートアップ TrialJectory はがん患者のため臨床試験マッチングを活用し始めた。CEO兼共同創業者であるTzvia Bader氏はハイテク領域、特にビッグデータに豊富な経験があって、そして彼女自信のがんとの闘病の後、そのアイデアを思いついたのだ。

TrialJectory は、無料の対話型ウェブサイトを通して活動する。患者は同社のウェブサイトにログインでき、自分の特定の状況についての情報を提出することができる。臨床試験マッチングの困難な点の1つとして、がんの型や進行度など様々な特徴によって基準が異なっており、かなり特殊であることがある。しかし、TrialJectory は、同社が保有している患者情報を基にして正しい試験を見つけるアルゴリズムを働かせているため、患者は数百ものリストを見なくとも5個以下の候補から正確に正しい試験にたどり着くことができる。

このアルゴリズムはAIを使用していて、無数の試験を調べて推奨を作成する。

 

*NoCamels.comの原文を読む。