がん領域では、臨床試験への参加率が依然として低く、多くの患者が適切な臨床試験の機会に到達することが困難である。特に試験プロトコルの複雑な参加基準や情報探索の煩雑さが、臨床研究の進展と患者アクセスの両面で障壁となっている。こうした課題を受け、米国ニューヨークのMount Sinai Tisch Cancer Center（TCC）は、AIを用いて患者と臨床試験の適合性を自動評価することを目的に、AI搭載プラットフォーム「PRISM」を導入したことを2026年1月8日付けのプレスリリースで発表した。米国国立がん研究所（NCI）指定の包括的がんセンターとして、ニューヨーク市で初めてこの種のAIをシステム全体に展開する事例となる。
PRISMは大規模言語モデルを活用し、電子カルテ上の患者情報と臨床試験プロトコルを自動的にマッチングする。診断、病歴、臨床的特徴などの情報を抽出し、試験ごとの参加・除外基準と照合することで、適合度の高い臨床試験を順位付けして提示する。これにより、従来は医療者の手作業に依存していた被験者特定の効率化が可能となる。
PRISM導入により、がん臨床研究における被験者の適切な募集が迅速かつ効率的に行われることが期待される。TCCの臨床研究副部長Karyn Goodman医学博士は「患者の臨床試験に参加する機会をより迅速に特定でき、医師は手作業の記録レビューではなく、患者との有意義な対話に集中できる」と述べている。PRISMの基盤となった研究は、2024年にnpj Digital Medicineに発表されており、興味のある読者はぜひそちらの論文を参照されたい。
参照論文：
Mount Sinai Launches AI-Powered Clinical Trial-Matching Platform to Expand Access to Cancer Research
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