網羅性
業務記録の一部のみを対象としている
ため、チェック漏れの可能性がある
工数
モニタリング対象のデータが非常に多く、
膨大な工数がかかる
属人性
判断の基準が属人的になっており、
統一されていない
MRの業務記録・メールを同時に解析し、「不適切」とされる可能性の高い情報・表現を検知。ガイドライン改定に伴うモニタリングや審査業務の強化・効率化をサポートします。
医療用医薬品販売情報提供活動ガイドラインの全面施行を受け、適切な販売情報提供活動を実現するための体制づくりや取り組みが急速に進んでいます。 しかし、業務記録やメールなど対象となるデータは膨大なため、多くの企業ではそのモニタリング対応に大きな課題を抱えています。
業務記録の一部のみを対象としている
ため、チェック漏れの可能性がある
モニタリング対象のデータが非常に多く、
膨大な工数がかかる
判断の基準が属人的になっており、
統一されていない
“不適切な記述”の特徴を学習した人工知能KIBITに対象文書である業務記録やメールを全件取り込み、同時に解析・スコアリングすることが可能です。一定の判断基準で行われたスコアリング結果を元に、見るべき文書の優先順位付けができるため、監督部門ご担当者様のモニタリング工数も大幅に削減します。
「オフラベル推奨」「他社誹謗中傷」を検知する ナレッジベース(学習済み教師モデル)により、早期の運用開始が可能です。
膨大なテキストデータの中から、キーワードでは見つけられない重要データ発見に効果的です。
日本国内の医療用医薬品を網羅したデータベースを保有。他社製品に言及している記録が漏れなく検知可能です。