第1部 医療ビッグデータ・RWDをもちいた医薬品市場分析とエビデンスマーケティング

(2023年1月19日 10:00〜12:00)

　近年、多様なデータ (RWD、Askingデータ、アプリデータなど) へのアクセスが可能になりつつある。その結果、RWDによるエビデンス、QOLやPROによるエビデンスなど、創出される情報も多岐に亘ってきている。
　本講座では従来の医科レセプト、DPCレセプトにくわえて、電子カルテデータやQOL、PROによる情報創造についての事例について紹介する。制度化された次世代医療基盤法 (医療ビッグデータ法) にも触れ、今後の展望について考察する。また、創出されたエビデンスを、どのようにマーケティングで活用することが出来るか、その可能性についても言及することを想定している。

1. 業界を取り巻く環境
   • PEST視点による整理
2. RWD事業の現況
   • RWD/RWEとは
   • 次世代医療基盤法 (医療ビッグデータ法) とは
   • 医療ビッグデータ・RWDによるエビデンス創出事例
3. 医療ビッグデータをもちいたエビデンスマーケティングの可能性
   • RWD×Askingデータで何が出来るか?
   • エビデンスマーケティングによるTargeting
   • まとめ
• 質疑応答

第2部 米国のRWDを活用した医薬品市場分析の手法

(2023年1月19日 12:45〜14:45)

　R&D早期段階にあるプロジェクトにとって、適応症の選択および優先順位付けはプロジェクトの価値最大化に重要なステップである。疾患を定義し、患者集団の規模や治療実態を理解する際に、必ずしも開発を検討している疾患について十分な情報が入手できない場合がある。そのような場合、企業の事業性評価担当者は、市場調査を実施し、医師の意見を参考に現在の治療や、UMNなど患者像の把握、および開発の課題の抽出を検討することになる。医師からの情報は貴重ではあるものの、調査できる人数に限りがあり、ばらつきが多く実態をつかみにくい場合も多い。
　本セミナーでは、これらの課題に対する重要な解決策の一つとして、米国のHealthcare Claims dataを取り上げ、その概要とR&D早期段階における活用を事例を交えて解説する。本セミナーを通じて、事業性評価においてRWDがどのように活用され、プロジェクトチームや上位者の意思決定に活用されているのかを学ぶこと、現在の課題解決の一助となることを期待している。尚、RWDの活用事例ではありますが、統計や機械学習を目的とするものではありません。

• 米国の各種医療統計の比較
• Claimsデータの特徴
• Claimsデータを理解する
• Claimsデータをまとめる
• Claimsデータの活用事例
  • ドットチャートやサンキーダイアグラムを使ったカスタマージャーニー分析
• Claimsデータの限界
• 電子カルテとの比較
• 質疑応答

第3部 医療ビッグデータの統計手法と解析結果の分かりやすい説明法

(2023年1月19日 15:00〜17:00)

　本講演では、医療ビッグデータと日本で使用可能なリアルワールドデータを紹介し、リアルワールドデータリアルワールドデータによる科学的なエビデンス創出のための研究手法を概説する。また、データベース取得から結果を得るまでの手順や解析プロセスを紹介し、医療データベースを使用する薬剤疫学研究と臨床試験での統計の手法の違いや留意点も説明する。データベース研究の事例紹介では、研究の背景や研究デザイン、統計手法、結果の解釈や留意点を解説する。さらに、費用や医療資源の算出などの医療経済研究の手法と事例も紹介する。

1. ビッグデータとリアルワールドデータ
   • 医療ビッグデータとは
   • リアルワールドデータとは
   • リアルワールドデータの種類と特徴
2. データベース研究
   • データベース研究と臨床試験の統計解析の違い
   • データベース研究の手法
     • 治療ラインの特定方法
     • 順守率と治療継続率
     • 傾向スコアマッチング
     • イベント発生までの時間 (Time to event)
     • 多変量解析
3. 事例紹介
   • 骨粗鬆症:傾向スコアマッチングを用いたデータベース研究
   • 糖尿病:治療選択と治療継続率
   • 高血圧:健診データとレセプトデータの統合による心血管イベントの発症比較
   • 婦人科系領域:マッチングによる医療資源や費用を含む疾病負担
   • 皮膚科領域:がん治療患者における皮膚科関連の薬剤費用
• 質疑応答