専門医制度

今までは学会が主体となって認定していた専門医の制度が変わろうとしています。
厚生労働省「専門医の在り方に関する検討会」の報告書を受けて、２０１４年に一般社団法人日本専門医機構ができました。

この日本専門医機構が認定する「専門医」とは、以下のような定義となります。

それぞれの診療領域における適切な教育を受けて、十分な知識・経験を持ち、患者から信頼される標準的な医療を提供できる医師

今までは学会に閉じこもり、認定されている形式ですので専門医の定義や質がそれぞれで違っており、患者にとっての専門医は眉唾物でした。
しかし、これからは客観的な視点がより大きく作用するためこの辺りの課題は解消されそうです。

医師のモチベーション維持にとっても期待のできる制度といえそうです。

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Medpeerとエムスリー

個人的に医師向けのコミュニティサイトに注目しています。
代表格はタイトルにもある「Medpeer」と「エムスリー」だと思います。

エムスリーは２０００年９月にできた会社で設立当時はソネット・エムスリーという名前でした。
運用しているサービスは「m3.com」という医療従事者向けのコミュニティサイトです。
規制により医師への訪問規制が強化されている中、MRが医師に情報提供する有用なツールとして
m3.comは使われています。
m3.com内ではm3ポイントというポイント制度があり、MR君・QOL君のメッセージを読んだり、アンケートに回答したりするとアクションが溜まりポイントと交換できます。
ポイントは様々なものと交換ができますので活発に利用されているようです。

Medpeerは現役医師の方がCEOをやっており、エムスリーよりも学術的な位置づけを高めている印象を受けています。
仕組みはほとんど同じですので割愛します。
Medpeerは外資を中心に様々な企業と連携して個別のサービスを展開しています。

医師の方のブログを見ていると色々と交換レートの変更などがあるようで、不満もちらほら見かけます。。。
こうしたサイトは医師向けのサイトでなくても言える事ですが、ポイント目的に利用されたりする事もあるようですし、掲示板などは匿名でやり取りもされているようですので、メーカー側も費用対効果はよく考えて利用する必要があるという声を聞きます。

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テキストマイニングの活用シーン

製薬メーカーのMRは日報を書いて日々の活動を会社に対して報告していますが、この日報の活用は様々な取り組みがされているものの、有効活用できている会社は多くはありません。

実消化やIMSのデータのような定量データとは異なりテキスト主体の定性データですので活用が難しいのだと思います。
中には日報を全社に公開し、人気のある記事やMRにとって関連のある有用な記事をフィードバックしている取り組みもありますが、これ以上に活用するためには定性データを加工する必要があります。

このような場合に力を発揮するのがテキストマイニングツールです。
製薬メーカーだけでなく、CPGやネット通販などの消費者のWeb上の投稿やコールセンターにおける消費者の声などでの活用もされています。

昔からテキストマイニングといえば有名な３つのツールがありますのでご紹介します。
・TRUE TELLER：NRI（野村総合研究所）
・Text Mining Studio：数理システム
・Vext Miner：クオリカ

どのツールもテキストデータを形態素解析し、単語やフレーズに分割して、それらの出現頻度や相関関係を分析できるという点は同じです。
分解した後の可視化部分でそれぞれのツールの特徴が分かれており、差別化要素となっています。

企業においてテキストマイニングの仕組みが定着しないのは辞書の運用のハードルが高いところにあるのではないかと思います。
マイニングとは発掘という意味ですので、分析にかけなくても分かりきっているような当たり前の単語やフレーズは除外するために辞書登録しておく必要があります。
この運用を怠ると「ふーん」という結果にしかなりませんので、高い投資対効果は期待できません。

最近ではクラウド型のテキストマイニングサービスが流行っています。
上記のような老舗のツールもSaas化していますが、そもそもクラウドというものにいち早く目をつけサービスを打ち出したのはプラスアルファコンサルティングの見える化エンジンです。
テキストマイニングですので大容量データになりがちなため、このあたりに課題感は否めませんが、四六時中利用するような仕組みでもありませんし、クラウドの概念がフィットする領域なのかもしれません。

もっと安価に手軽に始めたいのであればオープンソースのフリーのツールを利用する手もあります。
私も以前2chのスレッドを分析した事もありますが、KH Coderは基本的な事はまったく問題なく使えました。
このようなフリーのツールでやりたい事の枠組みを決めるようなフィジビリティスタディのプロジェクトを立ち上げながらスモールスタートで始めるのがよいと思います。

最後にフリーといえばnamazuを紹介しようとしましたが、これは全文検索エンジンでした。
このようなソリューションもテキストデータのような定性データには有効ですので、またどこかで紹介しようと思います。

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SAS Clinical Data Integration/Rave

データマネジメントの業務において先に述べた通り、CDISC準拠で標準化する取り組みが求められています。
SAS® Clinical Data Integrationは臨床試験で利用するデータそのものやメタデータを標準化し統合管理するためのツールです。

SAS DIというソリューション（いわゆるBI系の仕組みでいうETL領域を司るソリューション）は以前からありますが、これの医療特化版ですね。

CDISCが標準でサポートされており、様々なデータの管理がGUI上で可能なツールです。

ちなみにデータ管理には業界でほぼデファクトとしてMedidata Rave®が利用されています。
Medidata Rave®は、Medidata Solutionsが開発した多言語対応のEDC（Electronic Data Capture：エレクトリック・データ・キャプチャー＝電子的臨床検査情報収集）です。
EDCとは端的に言えば治験データを収集し溜め込んでおくところです。

また、臨床試験解析データの高速化を実現するソリューションとしては「SAS Drug Development」というツールもあり大手メーカーを中心に採用されています。

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医薬卸と調剤薬局

医薬卸といえばメディパルホールディングス、スズケン、アルフレッサ、東邦ホールディングスの４大卸ですが、このようなメガ卸による調剤薬局の囲い込みが進んでいます。
調剤薬局自体のM&Aも活況ですが、総合商社・コンビニ・医薬卸のスキームいよる再編が進んでいます。

それぞれ昔から医薬品の流通という本業とは別に調剤薬局の経営支援やサポートのようなコンサルティング業務をするなど距離は近く、医薬品を扱うもの同士で協力をし合っています。
レセコンや在庫システムなどの調剤薬局としての基幹システムを医薬卸がライセンス提供しフィーを得るようなビジネスモデルが主流となっています。

例えばメディパルホールディングスは三菱商事やローソン、調剤薬局のクオールなどと提携をしています。
三菱商事の掲げる医薬品事業やビジョンの下でアライアンスを通じて様々な取り組みがされています。

他の企業グループもまとめようと思いましたが、複雑すぎるので諦めました。

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