ここ数十年の間に、ライフサイエンス企業が利用できるデータの流れは、細流から高潮へと変化してきました。データは、個々の患者の遺伝子やゲノムのポートレート、メタボロームやプロテオミクスのプロファイル、心拍変動や血糖値などあらゆるものを測定するウェアラブルからのRWDに加え、電子カルテからの詳細な患者の臨床履歴などさまざまです。世界のヘルスデータの総量は、2020年までに2,314エクサバイトに急増し、2013年時点に比べて15倍になると予想されています。ある試算では、これらのデータをタブレットPCに積み重ねて保存した場合、その高さは8万2,000マイル(約13万2,000キロメートル:地球の約3周分)に達するといいます。

これにともなってデータ分析も盛んになりました。従来の統計学に加えて、膨大な数の入力作業や、非標準的フォーマット(臨床試験において、研究者が歴史的に性別を記録してきたものには700種類以上の方法があると言われています)のデータを管理できる強力なAI技術が登場しました。また、機械学習と呼ばれるAIは、仮説を立てずにデータのパターンを識別することができます。つまり、データの中にどんな新しい発見が潜んでいるかを人が事前に仮定する必要がないわけです。

ヘルスケアデータにおけるブームと相まって、新たなAIツールは臨床試験や創薬を一変させていくキーになります。マッキンゼー・グローバル・インスティテュートは、AIがライフサイエンス業界にもたらす価値は年間1,000億ドルにもおよぶと推定しています。研究者たちはすでに、機械学習ツールと統計解析を組み合わせて、膨大なや臨床履歴から新たなインサイトを見出しています。

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