エイザス)が提供するAIサービス『Forecast-A1』において、2019年4月から運用が開始された「医療用医薬品の販売情報提供活動に関するガイドライン(以下、ガイドライン)」による製薬企業のMRの活動に対する影響を分析し、効果的な情報提供に変化している事が判明致しました。医療用医薬品に関する情報提供は、製薬企業の営業担当であるMRが医師を訪問して、医薬品情報を伝達する事が中心となっています。これは口頭説明等である為に、虚偽誇大な方向に向かい易いと言われてきました。この様な状態を是正するに、厚生労働省は、「医療用医薬品の販売情報提供活動に関するガイドライン(以下、ガイドライン)」を作成し、2019年4月より運用が始まりました。一方で、製薬企業は、医療用医薬品の適正使用を目的に自社の医薬品の情報提供を行うと共に、利益を向上させる必要があります。ガイドラインの運用により、MR活動に対するルールはより厳格になり、MRの生産性が低下する恐れがあると懸念されておりました。MRの生産性低下は、製薬企業にとって、売上、利益の低下につながる恐れがあり、大きな問題となり得るからです。数理モデルAI『Forecast-A1』は、MRが医師に医薬品情報提供を行う事(製薬業界では、この行為をディテールと呼ぶ<以下、ディテール>)が、処方に影響しているかどうかを判別する事が可能です。製薬業界では、病院施設の売上データは所有しますが、各医師の処方動向に関するデータは有しない為、「医師のディテール反応度」が確認できるAIは有用性が高く、現在、複数のクライアント企業が利用しています。今回、『Forecast-A1』の指標である「医師ディテール反応度」の指標を利用し、ガイドライン運用前と運用後半年の状況変化を分析しました。AIによる分析の結果、「医師ディテール反応度」が良い医師(MRの情報提供により処方する医師)の割合は、半年前と比較して平均3ポイント増加していました。データ結果からは、多くの企業で情報提供する医師数を減らす傾向にあり、情報提供すると決めた医師への情報提供頻度は増加していた事が分かりました。この結果からガイドラインの運用により、MRの生産性が低下する事はない事が判明しました。製薬企業は従来、より多くの医師に訪問する事を目指し、その情報提供内容等についてもガイドラインの目的になった問題視される部分がありました。現在、正しい情報提供体制を整え、情報を必要とする医師をより限定し、限定された医師をしっかりとカバーする、あるべき姿に向かっている傾向にある事が今回のAI分析から判明したと考えられます。Discovery」で情報をシェアし、より適正で且つ効率的な情報提供活動に役立てもらう事にしています。本情報は、「一般メディア報道関係者向け」と「製薬業界メディア報道関係者向け」の2つに分けております。発信する情報の主旨は変わりませんが、製薬業界では、関心となるポイントの違い、特殊な用語などを使う事が多い為に、リリース文を分けております。ご理解の程、宜しくお願い申し上げます。【エイザス株式会社について】エイザス株式会社は、高度なAIの構築を目指し、様々なデータの入手、分析により、未来を予測し、生産性向上につながる活動に導き、そして人々の適正に合わせた行動プランなどを提示していきます。6.0以降でのみ動作します。環境依存文字については、正しくご利用いただけない場合がございます。このページの先頭へ戻る左カラムのナビゲーションは、frameを使用しています。Corporation。