(57)【要約】【課題】治験の見込み規模を算出するため新たな方法を提供する。【解決手段】  対象医療施設における対象疾患の治験の見込み規模を算出するための情報処理装置は、対象医療施設について、対象疾患を有する患者数を取得することと、対象医療施設が治験を受け入れる可能性を表す見込み係数を取得することと、対象医療施設について取得された患者数及び見込み係数を関数に適用することによって、対象医療施設における対象疾患の治験の見込み規模を算出することと、を行うように構成される。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象医療施設における対象疾患の治験の見込み規模を算出するための情報処理装置であって、
前記対象医療施設について、前記対象疾患を有する患者数を取得することと、
前記対象医療施設が治験を受け入れる可能性を表す見込み係数を取得することと、
前記対象医療施設について取得された前記患者数及び前記見込み係数を関数に適用することによって、前記対象医療施設における前記対象疾患の治験の見込み規模を算出することと、
を行うように構成されることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記関数は、前記患者数及び前記見込み係数のそれぞれに正の相関を有する値を出力することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記患者数を取得することは、前記対象疾患に対して用いられる薬剤の販売データに基づいて前記患者数を推定することを含む、ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
対象医療施設における対象疾患の治験の見込み規模を算出するための情報処理方法であって、
前記対象医療施設について、前記対象疾患を有する患者数を取得することと、
前記対象医療施設が治験を受け入れる可能性を表す見込み係数を取得することと、
前記対象医療施設について取得された前記患者数及び前記見込み係数を関数に適用することによって、前記対象医療施設における前記対象疾患の治験の見込み規模を算出することと、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
請求項１乃至３の何れか１項に記載の情報処理装置の各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
製薬会社の営業担当者は病院等の医療施設に様々な営業活動を行う。特許文献１は、営業活動を支援するために、医薬品の納入先において医薬品が倉庫から出庫されたことを検知した場合に、営業担当者へ納入先への訪問指示を送信するシステムを提案する。特許文献２は、特定疾患の罹患者数を推定する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−０５５５４３号公報
【特許文献２】特許第６３９７４６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
製薬会社の営業担当者は、新薬の承認申請のためにも医療施設に対して営業活動を行う。具体的に、営業担当者は、新薬の治験を受け入れてくれる医療施設を探す必要がある。従来、営業担当者は、訪問する医療施設を経験則によって決定していた。しかし、経験則だけでは医療施設の治験の見込み規模を十分に把握できず、効率的な営業活動が困難であった。本発明は、治験の見込み規模を算出するため新たな方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題に鑑みて、一部の実施形態では、対象医療施設における対象疾患の治験の見込み規模を算出するための情報処理装置であって、前記対象医療施設について、前記対象疾患を有する患者数を取得することと、前記対象医療施設が治験を受け入れる可能性を表す見込み係数を取得することと、前記対象医療施設について取得された前記患者数及び前記見込み係数を関数に適用することによって、前記対象医療施設における前記対象疾患の治験の見込み規模を算出することと、を行うように構成されることを特徴とする情報処理装置が提供される。
【発明の効果】
【０００６】
上記手段により、治験の見込み規模を算出するため新たな方法が提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の一部の実施形態に係る情報処理装置の構成例を説明するブロック図。
【図２】図１の情報処理装置が記憶するファイルの例を説明する図。
【図３】図１の情報処理方法の例を説明するフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
添付の図面を参照して本発明の実施形態について以下に説明する。様々な実施形態を通じて同様の要素には同一の参照符号を付して重複する説明を省略する。また、各実施形態は適宜変更、組み合わせが可能である。以下の説明において、対象疾患の患者とは、病院等の医療施設で対象疾患の治療を受けている人のことであり、治療のための薬剤が投与されているか否かを問わない。患者のうち薬剤を使用している人を薬剤の使用者と呼ぶ。
【０００９】
図１のブロック図を参照して、本発明の一部の実施形態に係る情報処理装置１００の構成について説明する。情報処理装置１００は、治験の見込み規模を算出する処理を行う。情報処理装置１００は、例えばパーソナルコンピュータやワークステーション、スマートフォン、タブレットデバイスなどの情報処理装置で実現される。情報処理装置１００は、単体の装置で実現されてもよいし、ネットワークを介して相互に接続された複数の装置で実現されてもよい。情報処理装置１００は、図１に示す各構成要素を有する。
【００１０】
ＣＰＵ１０１は、情報処理装置１００全体の動作を制御する。メモリ１０２は、情報処理装置１００の動作に用いられるプログラムや一時データなどを記憶する。メモリ１０２は、例えばＲＯＭやＲＡＭなどにより実現される。入力部１０３は、情報処理装置１００のユーザが情報処理装置１００への入力を行うために用いられ、例えばマウスやキーボードなどの入力装置で実現される。表示部１０４は、情報処理装置１００のユーザが情報処理装置１００からの出力を確認するために用いられ、例えばディスプレイなどの出力装置で実現される。通信部１０５は、情報処理装置１００が他の装置と通信する機能を提供し、例えばネットワークカードなどで実現される。他の装置との通信は有線であってもよいし、無線であってもよい。
【００１１】
取得部１０６は、治験の見込み規模の算出に用いられる様々な情報を取得する。推定部１０７は、薬剤の販売量から、対象疾患の患者数を推定する。算出部１０８は、対象疾患の治験の見込み規模を算出する。取得部１０６、推定部１０７及び算出部１０８の動作の詳細については後述する。取得部１０６、推定部１０７及び算出部１０８は、電子回路のようなハードウェアで実現されてもよいし、プログラムのようなソフトウェアで実現されてもよい。ソフトウェアで構成される場合に、これらの構成要素の機能を規定するプログラムがメモリ１０２に読み出され、このプログラムに従ってＣＰＵ１０１が動作することによって処理が行われる。
【００１２】
記憶部１０９は、情報処理装置１００の動作に用いられるデータ、例えば販売情報ファイル１１０、係数情報ファイル１１１及び治験情報ファイル１１２を記憶する。記憶部１０９は、ディスクドライブ（例えば、ＨＤＤやＳＤＤ）などの記憶装置で実現される。本実施形態で、薬剤情報及び疾患情報は情報処理装置１００に記憶される。これに代えて、これらのデータの一部又は全部が情報処理装置１００とは異なる装置（外部記憶装置）に記憶されてもよい。この場合に、情報処理装置１００の取得部１０６は、通信部１０５を用いて、他の装置から販売情報及び係数情報を受信する。また、これらのデータはファイル形式で記憶されるのではなく、データベースや他の形式で記憶されてもよい。
【００１３】
続いて、図２を参照して、販売情報ファイル１１０、係数情報ファイル１１１及び治験情報ファイル１１２の具体例について説明する。販売情報ファイル１１０は、図２に示す項目を有しうる。列２０１は、医療施設の名称を示す。販売情報ファイル１１０は、複数の医療施設について販売情報を格納する。販売情報ファイル１１０には、医療施設名ごとにエントリが生成される。そのため、各エントリの医療施設名は販売情報ファイル１１０を通じて一意である。列２０２は、各医療施設に対して販売された薬剤の名称を示す。薬剤名は、製品名であってもよいし、識別コードであってもよい。列２０３は、特定の期間（例えば、２０１５年全体）における各医療施設における各薬剤の販売量を示す。図２では、錠数単位で販売量を示しているが、販売量はグラム数など他の単位で示されてもよい。図２では、１つの期間についてのみ販売量を示しているが、薬剤情報は複数の期間（例えば、２０１５年の１月から１２月までの１２個の期間）のそれぞれについての販売量を含んでもよい。各医療施設に対する販売量は、医療施設が直接に購入した薬剤の販売量だけでなく、医療施設が処方箋を処方することによって薬局で販売された薬剤の販売量が加味された値であってもよい。販売情報ファイル１１０は、例えば情報処理装置１００のユーザによって生成され、記憶部１０９に記憶される。
【００１４】
係数情報ファイル１１１は、図２に示す項目を有しうる。列２１１は、疾患の名称を示す。係数情報ファイル１１１には、疾患名ごとにエントリが生成される。そのため、各エントリの疾患名は係数情報ファイル１１１を通じて一意である。疾患名は、具体的な名称であってもよいし、識別コードであってもよい。列２１２は、各疾患に対して有効な薬剤（すなわち、医師等によって処方され、患者によって使用される可能性のある薬剤）の名称を示す。係数情報ファイル１１１の列２１２に含まれる薬剤名は、販売情報ファイル１１０の列２０２に含まれる薬剤名に対応する。列２１３〜列２１７は、患者数の推定処理に用いられる係数α１〜α３、β１〜β２を示す。これらの係数の意味については後述する。係数情報ファイル１１１は、例えば情報処理装置１００のユーザによって生成され、記憶部１０９に記憶される。
【００１５】
治験情報ファイル１１２は、図２に示す項目を有しうる。列２２１は、医療施設の名称を示す。治験情報ファイル１１２には、医療施設名ごとにエントリが生成される。そのため、各エントリの医療施設名は治験情報ファイル１１２を通じて一意である。医療施設名は、具体的な名称であってもよいし、識別コードであってもよい。治験情報ファイル１１２の列２２１に含まれる医療施設名は、販売情報ファイル１１０の列２０１に含まれる医療施設名に対応する。列２２２は、医療施設が治験を受け入れる可能性を表す見込み係数γを示す。治験情報ファイル１１２は、例えば情報処理装置１００のユーザによって生成され、記憶部１０９に記憶される。見込み係数γは、例えば医療施設に対する聞き取り調査に基づいて決定されてもよいし、過去の治験の実績に基づいて決定してもよい。例えば、ある医療施設において、過去の特定の期間（例えば１年間）の患者数が１００００人であり、治験者数が５０人であったとする。この場合に、患者数に対する治験者数の比率である０．０００５をこの医療施設の見込み係数γとする。見込み係数γは、医療施設全体の治験の受け入れ可能性を表し、疾患の種別に依存しなくてもよい。
【００１６】
続いて、図３を参照して、図１の情報処理装置１００による情報処理方法の例について説明する。この方法を開始する前に、情報処理装置１００の記憶部１０９に販売情報ファイル１１０、係数情報ファイル１１１及び治験情報ファイル１１２が記憶されているとする。図３のフローチャートの動作は、例えば情報処理装置１００のユーザが入力部１０３を用いて情報処理装置１００に指示することによって開始される。
【００１７】
ステップＳ３０１で、取得部１０６は、治験の見込み規模を算出する対象の医療施設を特定する。この医療施設を対象医療施設と呼ぶ。対象医療施設は、情報処理装置１００のユーザが入力部１０３を用いて選択することによって特定されてもよい。これに代えて、取得部１０６は、係数情報ファイル１１１に含まれる各エントリを順に対象疾患として特定してもよい。
【００１８】
ステップＳ３０２で、取得部１０６は、治験の見込み規模を算出する対象の疾患を特定する。この疾患を対象疾患と呼ぶ。対象疾患は、情報処理装置１００のユーザが入力部１０３を用いて選択された疾患であってもよい。
【００１９】
ステップＳ３０３で、取得部１０６は、係数情報ファイル１１１を参照して、対象疾患に対する有効薬剤を特定する。例えば、対象疾患が疾患Ａである場合に、有効薬剤として薬剤Ａと薬剤Ｂとが特定される。
【００２０】
ステップＳ３０４で、取得部１０６は、販売情報ファイル１１０を参照して、各有効薬剤の販売量を取得する。販売情報ファイル１１０が複数の期間の販売量を含む場合に、取得部１０６は、患者数を推定したい期間の販売量を取得する。販売情報ファイル１１０が１つの期間の販売量のみを含む場合に、その期間が患者数の推定対象の期間となる。
【００２１】
ステップＳ３０５で、推定部１０７は、係数情報ファイル１１１に格納された係数α１〜係数α３を用いて、各有効薬剤の販売量から各有効薬剤の使用者数を推定する。係数α１は、薬剤が対象疾患に対して使用される比率を示す係数である。図２に示すように、薬剤Ａは、疾患Ａと疾患Ｃとの両方に対する有効薬剤であり、０．８の比率で疾患Ａに対して使用され、０．２の比率で疾患Ｂに対して使用される。そのため、薬剤Ａの販売量に０．８を乗じた値が疾患Ａに対して使用された販売量であると推定される。推定部１０７は、疾患Ａに対する薬剤Ａの販売量を、疾患Ａに対する薬剤Ａの使用量と推定する。このかわりに、情報処理装置１００のユーザ等が薬剤Ａの廃棄比率を事前に調査し、推定部１０７が廃棄比率を用いて販売量から使用量を推定する処理を行ってもよい。
【００２２】
係数α２は、薬剤の使用量を使用日数に変換するための係数である。例えば、疾患Ａの治療のために、薬剤Ａが１日あたり２錠使用されるとする。この場合、２錠の逆数（すなわち、０．５）を薬剤Ａの使用量に乗ずることによって薬剤の使用日数を推定できる。したがって、係数α２の値は０．５となる。
【００２３】
係数α３は、使用日数を使用者数に変換するための係数である。例えば、疾患Ａの治療のために、薬剤Ａが１回の処方で５日間使用されるとする。この場合、推定部１０７は、５日の逆数（すなわち、０．２）を薬剤の使用日数に乗ずることによって薬剤の使用者数を推定できる。したがって、係数α３の値は０．２となる。
【００２４】
以上をまとめると、推定部１０７は、以下の式に従って、薬剤Ａの販売量から、疾患Ａに対して薬剤Ａを使用している人数を推定できる。
【００２５】
（疾患Ａに対して薬剤Ａを使用している人数）＝（薬剤Ａの販売量）×α１×α２×α３
ただし、α１、α２、α３は、疾患Ａと薬剤Ａとの組み合わせに対応する値である。同様に、推定部１０７は、以下の式に従って、薬剤Ｂの販売量から、疾患Ａに対して薬剤Ｂを使用している人数を推定できる。
【００２６】
（疾患Ａに対して薬剤Ｂを使用している人数）＝（薬剤Ｂの販売量）×α１×α２×α３
ただし、α１、α２、α３は、疾患Ａと薬剤Ｂとの組み合わせに対応する値である。
【００２７】
ステップＳ３０６で、推定部１０７は、係数情報ファイル１１１に格納された係数β１〜係数β２を用いて、対象疾患の患者数を推定する。ステップＳ３０４で、疾患Ａに対する薬剤Ａの使用者数と疾患Ａに対する薬剤Ｂの使用者数が推定されたので、これらの和が疾患Ａに対する薬剤の延べ使用者数を表す。しかし、１人の使用者が薬剤Ａと薬剤Ｂとの両方を使用する場合もあるので、この和は実際の使用者数よりも多い。そこで、推定部１０７は、対象疾患に対して複数の薬剤が使用可能な場合に、複数の薬剤を重複して使用する人数を補正するための係数β１をこの和に乗じる。これによって、推定部１０７は、対象疾患に対する薬剤の使用者数を推定できる。さらに、対象疾患の患者のうち、薬剤を使用しているのはその一部である。そこで、推定部１０７は、上記で得られた使用者数に対して、対象疾患に対して薬剤を使用する人数を対象疾患の患者数に変換するための係数β２を乗じることによって、対象疾患の患者数を推定する。
【００２８】
以上をまとめると、推定部１０７は、以下の式に従って、薬剤Ａの販売量から、疾患Ａの患者数を推定できる。
【００２９】
（疾患Ａの患者数）＝（疾患Ａに対して薬剤を使用している人数）×β１×β２
ただし、β１、β２は、疾患Ａに対応する値である。
【００３０】
上述の係数α１〜α３、β１〜β２は、例えば医師等へのアンケート調査によって得られたデータや、匿名化されたレセプトデータ、ＤＰＣデータなどから統計的に決定可能である。
【００３１】
ステップＳ３０７で、算出部１０８は、対象医療施設について推定された対象疾患を有する患者数及び対象医療施設の見込み係数γを関数に適用することによって、対象医療施設における対象疾患の治験の見込み規模を算出する。例えば、算出部１０８は、以下の式に従って治験の見込み規模を算出する。
【００３２】
（疾患Ａの治験の見込み規模）＝（疾患Ａの患者数）×γ
ただし、γは対象医療施設に対する見込み係数である。治験の見込み規模を算出するための関数はこれに限られない。例えば、患者数及び見込み係数γのそれぞれに正の相関を有する値を出力する関数が、治験の見込み規模を算出するために用いられる。その後、算出部１０８は、算出された治験の見込み規模を出力する。例えば、算出部１０８は、表示部１０４に見込み規模を表示してもよいし、通信部１０５を通じて他の装置に見込み規模を送信してもよいし、記憶部１０９に見込み規模を記憶してもよい。
【００３３】
上述の方法では、情報処理装置１００は、ステップＳ３０２〜Ｓ３０６において、対象疾患に対して用いられる薬剤の販売データに基づいて患者数を推定することによって、ステップＳ３０７で用いる患者数を取得した。これに代えて、取得部１０６は、他の方法で患者数を取得してもよい。例えば、取得部１０６は、記憶部１０９に記憶されたファイルから対象医療施設について対象疾患を有する患者数を取得してもよい。このファイルは、例えば情報処理装置１００のユーザが医療施設へ聞き取り調査を行うことによって事前に生成される。
【００３４】
上述の方法で、情報処理装置１００は、医療施設ごとに治験の見込み規模を算出した。これに代えて、情報処理装置１００は、医療施設の診療科ごとに治験の見込み規模を算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、対象の診療科について対象疾患を有する患者数を取得し、この診療科を有する医療施設の見込み係数γを乗算することによって治験の見込み規模を算出してもよい。さらに、情報処理装置１００は、医療施設の診療科ごとに治験の見込み係数γを格納してもよい。そして、情報処理装置１００は、対象の診療科について対象疾患を有する患者数を取得し、この診療科の見込み係数γを乗算することによって治験の見込み規模を算出してもよい。
【符号の説明】
【００３５】
１００  情報処理システム、１１０  販売情報ファイル、１１１  係数情報ファイル、１１２  治験情報ファイル
【図１】
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【図２】
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【図３】
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