MEDICINE & AI

タイトル：Artificial intelligence-enabled social media listening to inform early patient-focused drug development: perspectives on approaches and strategies. 雑誌名：Front Digit Health. 2024; 6: 1459201. 概　要： 本研究は、AI活用型ソーシャルメディアリスニング（SML）が患者中心の薬剤開発（PFDD）においてどのように機能するかを探求しています。PFDDは、患者の視点を取り入れることで、薬剤開発の質、安全性、効率を向上させることを目的としています。患者グループがオンラインプラットフォームを通じて治療体験やニーズを共有することで、患者の意見を収集することが可能になります。SMLは患者からのフィードバックを直接収集する手法ですが、得られたデータを実用的な洞察に変換することは困難です。本稿では、患者や介護者による投稿を分類し、自然言語処理（NLP）を用いて体験に関するデータを提供する新しいAI活用型SMLワークフローを紹介します。このアプローチは、データ前処理や分類を人間の専門家とAIプロセスのバランスを取りながら行う反復的なプロセスです。 方　法： この研究では、AI活用型SMLワークフローを用いて、頭頸部癌患者と食道癌患者の2つの研究を実施しました。ワークフローは、患者や介護者の投稿を分類し、NLPを用いて質的データを生成することを目的としています。AIアルゴリズムの継続的な改良が、正確で価値のある結果を収集するために不可欠でした。 結　果： AI活用型SMLワークフローを通じて、患者の体験に関する質的データを効果的に収集し、PFDDにおけるSML研究の方法論的質と厳密さを向上させることができました。このアプローチは、SML研究の標準を確立することに貢献します。 結　論： AI活用型SMLは、患者中心の薬剤開発を支援するための有効な手段であり、研究者がSML研究を実施・評価する際の方法論的質を向上させる可能性があります。