従来の医薬品データベースは、硬直的で事前定義されたフィールドしか提供しません。Entity Enricherでは、分子特性や臨床試験フェーズから規制当局への提出書類や安全性プロファイルまで、必要なデータを正確に定義し、複数のAIモデルを使用して相互検証された精度でエンリッチできます。
医薬品エンティティは非常に複雑です。単一の化合物が市場ごとに数十のブランド名を持ち、さまざまな段階で複数の臨床試験が進行中であり、法域ごとに規制ステータスが変化し、市販後調査データによって安全性プロファイルも変わります。静的なデータベースはすぐに古くなり、手作業でのキュレーションは規模に対応できません。
Entity Enricher では、パイプラインに必要なフィールドを正確に捉えるスキーマを定義します。マルチモデルエンリッチメントエンジンが複数の LLM に同時にクエリを実行し、フュージョンレイヤーが不一致を解決します。たとえば、あるモデルが報告する FDA 承認日が別のモデルと異なる場合、アービトレーションシステムが完全な推論とともに最も信頼できる回答を特定します。
以下は、医薬品化合物をエンリッチメントするためのサンプルschemaです。このようなschemaは、サンプルJSONからAI schema生成を使って自動生成することも、schemaエディターでビジュアルに構築することもできます。
{
"name": "PharmaceuticalCompound",
"properties": {
"compound_name": { "type": "string", "is_key": true },
"inn_name": { "type": "string" },
"cas_number": { "type": "string" },
"molecular_formula": { "type": "string" },
"molecular_weight": { "type": "number" },
"mechanism_of_action": { "type": "string" },
"therapeutic_area": { "type": "string" },
"regulatory_status": {
"type": "object",
"properties": {
"fda_approval": { "type": "string" },
"ema_approval": { "type": "string" },
"first_approval_date": { "type": "string" }
}
},
"clinical_trials": {
"type": "array",
"items": {
"type": "object",
"properties": {
"phase": { "type": "string" },
"indication": { "type": "string" },
"status": { "type": "string" },
"nct_id": { "type": "string" }
}
}
},
"safety_profile": {
"type": "object",
"properties": {
"black_box_warning": { "type": "boolean" },
"common_adverse_effects": { "type": "array" },
"contraindications": { "type": "array" }
}
}
}
}Entity Enricher はスキーマを専門領域に分割し、各領域ごとに並列で LLM を呼び出します。これにより、単一の一枚岩なプロンプトよりも深く、より専門的な結果が得られます。
| フィールド | 専門知識 | 説明 |
|---|---|---|
| compound_name | 一般 | 各市場のブランド名および一般名 |
| inn_name | 一般 | 国際一般名（WHO 指定） |
| cas_number | 化学 | Chemical Abstracts Service 登録番号 |
| molecular_formula | 化学 | 分子式と構造分類 |
| mechanism_of_action | 薬理学 | 医薬品の標的および薬力学的メカニズム |
| regulatory_status | 規制 | FDA/EMAの承認ステータスと日付 |
| clinical_trials | 臨床 | 進行中および完了した試験フェーズ、適応症、NCT ID |
| safety_profile | 安全性 | 枠組み警告、有害事象、禁忌 |
複合JSONのサンプルを貼り付けるか、フィールドを記述します。AIが、規制、臨床、化学、安全性データ向けのエキスパティーズドメインを備えた型付きスキーマを生成します。
化合物名、CAS番号、または部分的なデータを入力してください。バッチモードを使用して、薬物ライブラリ全体を一度に処理できます。
複数のLLMが各化合物を並行してエンリッチメントします。プリフライト分類が、エンリッチメント開始前にエンティティタイプを検証します。
モデル間のコンフリクトが検出され、解決されます。エンリッチメント済みデータを JSON または Excel としてエクスポートし、製薬パイプラインに統合できます。
競合状況全体で臨床試験の進行状況を追跡します。化合物名を試験フェーズ、エンドポイント、タイムラインでエンリッチします。
各管轄区域における FDA および EMA の承認状況、REMS 要件、市販後の履行事項を監視します。
医薬品安全性監視（ファーマコビジランス）ワークフロー向けに、有害事象プロファイル、ブラックボックス警告、および禁忌を集約します。
化合物を特許満了日、独占期間、ジェネリック参入スケジュールで enrichment します。
化合物スキーマを定義し、LLMプロバイダーのキーを接続すれば、数分で構造化された医薬品インテリジェンスを取得できます。事前構築されたフィールド制限はありません。
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