リアルワールドデータを活用した製薬業界の先進アナリティクス

―まず、製薬関連のプロジェクトを推進されてきたお2人から、製薬企業・ライフサイエンス業界における最新の取り組みについてお聞かせいただけますでしょうか。

阿部：
医療の現場では、「EBM（Evidence Based Medicine）」が浸透してきています。EBMとは、最新かつ信頼できる臨床データをエビデンスとして診療方針を定めていくアプローチです。どの薬が、どのような人にどのタイミングで処方されることで、どのくらい効果を出しているのか……最新の実績を知ることで、医師は的確な診療方針を定めることができ、患者は安心して治療に臨むことができます。

三枝：
昨今の医療の現場においては「エビデンス」が重要になっていると認識しています。特に希少疾患やがんの治療において、治療で最大の効果が見込める選択肢を見極めていくなかで、「エビデンス」は医療従事者にとっての貴重な情報源になります。

エビデンスは製薬会社が情報提供するものです。製薬会社は臨床現場が求める疑問（クリニカルクエスチョン）から、何を明らかにするのか目的を定め、試験や分析の計画や戦略を立てて情報をまとめていきますが、エビデンスに欠かせないのがデータです。レセプト、検査結果、健康診断結果をはじめ、多種多様なデータを収集して分析する必要があります。

阿部：
このデータの収集、特にリアルワールドデータの利用については、一筋縄ではいかない、というのがライフサイエンス業界にとっての課題と言えるかもしれません。

―「一筋縄ではいかない課題」というと、具体的にどのようなものでしょうか？

三枝：
ある程度のデータ量を確保できたとしても、寄せ集めで一元管理されていない、あるいは項目や情報量が足りないなど、質が十分ではないことがあります。例えば、ある患者の治療において、レセプトからは処方薬を変更した事実をつかめたとしても、変更時における患者の検査値や病状の変動が分かるデータがないと実態把握には不十分です。なぜ医師が処方薬を変更したのか背景や理由が分からず、適切な判断だったのか評価も難しくなります。あるいは患者が病院を変更したことで、診療履歴の連続性が途切れてしまうこともあるのが実情です。

阿部：
逆に質（あらゆる項目や連続性が揃うデータ）にこだわると、十分な量が確保できずに分析で得られる示唆が限定的になってしまいますし、ライフサイエンス業界、特に製薬企業は、エビデンスのためのデータ収集には課題を抱えているところが多くあります。

三枝：
さらに、こうした治療や健康に関わるデータは機微な個人情報の最たるものとなるため、データの受け渡しそのものにもハードルがあります。希少疾患領域になると患者が少ないため、データがなかなか揃わないことも多くあります。
 

―何を集めればよいかがわかっても、適切なデータが揃わないことがある、ということですね。このような取り組みを行っていく上で、製薬に関する知見とテクノロジーやデータ分析の両方に精通した人はそう多くいないのではないでしょうか？

阿部：
データ分析やDX（デジタルトランスフォーメーション）が少しずつ当たり前になっている世の中ですので、様々な企業様から問い合わせをいただいています。デロイト トーマツのライフサイエンスでは、製薬会社の課題に対して幅広いサービスを提供していますが、デロイト トーマツ グループは私のような業界の専門知識を持つメンバーと、三枝のようなアナリティクスやテクノロジーに詳しいメンバーが一致団結し、デロイトのOne Teamとしてサポートしています。今回のご紹介したような、エビデンスのための戦略立案からデータ分析のようなプロジェクト以上に、コンプライアンスや投資判断なども含めてサポートできるのが強みだと考えています。

三枝：
デロイトアナリティクスはデロイトがグローバルに提供しているサービス領域ですが、国内外に幅広いプロジェクト事例があります。データ分析ではデータの量や質が足りないところを技術や工夫で補う経験はありますし、必要に応じてデータプラットフォーム作りのサポートから行うこともあります。

一例として、ある対象疾患（がん）では、原則として化学療法をベースとするものの、他の療法との組み合わせの実態が不明確でした。そこでレセプトなどのデータを分析することで、実態が浮かび上がってきたケースがありました。最初の治療では化学療法のみと、化学療法に放射線治療や維持療法を組み合わせるケースに枝分かれし、再発後の2度目の治療では化学療法が多く占めるなど、枝分かれの分布状況が数値を伴い明らかになったことがありました。

図：Treatment Flowの例