製薬会社の製品が国内の各地域で明らかにパフォーマンスの差があったり当初の期待を満たさなかったとしても、医薬品の出荷データや販売データ分析のみでは原因を明らかにするのは難しいことがあります。日本では保健医療制度が行き渡り営業上のアプローチも標準化されているにも関わらず、この差が見られるということはこの課題が特に重要であると言えます。販売データは関東と関西のような地域間のパフォーマンスの差を示すことはできるかもしれませんが、一つのマーケティング戦略が異なる結果をもたらす理由や、患者数や医療インフラが同様でもなぜ特定の都道府県のみで一貫して高い成果が上がっているのかを説明することはできません。
これらの差は日本の市場ダイナミクスについて根本的な問題を提起します。利用されたリソースは同様であるにも関わらず、なぜ一部のDPC病院ではより良いアウトカムを得られるのか？地域の医療慣行は治療方針の決定にどのように影響するのか？新たな治療方法を取り入れるに当たり、地域の医療ネットワークやKOLはどのような役割を果たしているのか？従来型の市場調査結果や販売データは広範なインサイトを提供しますが、これらの違いをもたらす施設レベルの要因は見落とされています。
大規模大学病院から地域医療機関まで治療の主役が複数存在する市場では、より複雑性が増します。これらの差を理解するためには地域の治療パターンや患者数を考慮しながら日本の医療制度全体に関わる要因と施設固有の影響を区別できるような分析が必要です。
パフォーマンスパターンの相違
地域ごとのパフォーマンスパターン
日本ではパフォーマンスの相違は様々な形で現れます：
- 患者集団は類似しているにもかかわらず都道府県間で異なる採用率
- 同様なDPC病院間での治療パターンの違い
- 患者アウトカムの予想外の相違；また日本の医療制度が標準化されているにもかかわらず、市場シェアにおける一貫性の欠如
これらの違いは広範な地域特性にではなく、施設特有の要因によることが多いと言えます。
オンコロジー領域で日本の医療機関は患者背景に基づき特定の治療法を好む傾向があります。大学病院で複雑な症例を治療する場合には一般の総合病院とは異なるアプローチが選ばれることがあります。免疫疾患領域では日本の保険制度の中で治療法の選択肢は複数存在し、各医療機関のプロトコルや医師の経験が治療法の選択に影響を与えます。
地域ごとの医療慣行、紹介ネットワーク、治療プロトコルの違いが、ケア提供に特徴のあるパターンを生み出します。一部地域では有力な大学病院から影響を受けた非公式の標準ケア法が作成される一方で、他の地域では治療開始判断のためにさまざまな閾値や患者モニタリングのための異なるアプローチが使われ続けています。
複雑な市場ダイナミクス
日本の市場ではパフォーマンスのギャップは施設間および地域間の相違を反映しています。治療プロトコルは大学病院、DPC病院、および小規模医療機関の間で大きく異なります。日本には国民皆保険制度がありますが、地域ごとの医師のコミュニティや学会が独自の診療パターンを形成しており、KOL（キーオピニオンリーダー）や大学病院のネットワークが新規治療法の評価と推進における重要な役割を果たしています。
日本におけるペイシェントジャーニーは診断から治療開始に至るまで地域により大きく異なります。新規治療法の採用パターンは主に臨床上のエビデンスの確からしさと新規アプローチの妥当性を確認できる経験豊富な専門家の存在によるところが大きいです。地域ごとの違いは単に都市と地方の分断から生じるのではなく、新規治療法を評価・導入するために必要となる地域の医療専門家の知識や医療機関の規模の違いから生じるのです。
有力な治療センターの特性が採用パターンに影響を与えるでしょう。
- 大学病院は他の医療機関よりも新規治療法をいち早く採用する傾向があります。これらのセンターは研究機能や専門診療科を有し、多くの場合に自分たちのネットワーク内部の他の医療機関に影響を与えるような治療プロトコルを確立します。
- 専門家ネットワークは地域により異なる形で運営を行っており、一部エリアでは大学病院やその関連病院との強い連携がある一方で、他の医療機関では別の診療パターンに依存しています。これらの関係は紹介フローや治療法の決定に大きな影響を与えます。
- 治療に対するこれまでの経験は特に高い専門性が要求される治療領域において異なる処方パターンを生み出します。たとえば確立した治療プロトコルを持つがんセンターは、自身に蓄積された臨床経験に基づき一貫したアプローチを維持するかもしれません。
- 患者集団の違いは治療アプローチに大きな影響を与えます。有力な大学病院や専門センターは、より複雑な症例や希少疾患を扱うため地域の他の病院とは異なるプロトコル要件を持っています。これは先進的ながん治療や専門的な免疫療法などの分野で特に顕著です。
施設レベルのデータを通じたパフォーマンス分析
アカウントレベルでのパターン認識
施設レベルの分析は都道府県レベルのデータを見るだけでは見つからないパターンを明らかにします。粗いレベルでの地理的傾向ではなく差異は特定の施設タイプごとや病院のクラスターごとに見られることがよくあります。この粒度の視点により日本の医療システム内の地域ごとのダイナミクスを詳細に理解した上で的を絞った治療が可能になります。
都道府県間で似たような施設を比較すると成功を導き出す具体的な要因が明らかになります:
- DPC病院と非DPC病院の間で異なるアプローチ
- 病院の処方委員会の役割の違い
- 大学病院ネットワークに見られる明らかなパターン
- 地域医師会の影響
- 研修病院と地域の一般病院間での採用状況の違い
- 施設規模や専門性に基づくリソース利用の違い
ペイシェントジャーニーの分析
施設レベルでペイシェントジャーニーを理解することにより以下の重要な違いを明らかにします：
- 医療機関タイプの違いによる初診時のパターン
- DPCと非DPCを比較した治療開始の実際
- 日本の医療行為に特有のフォローアッププロトコル
- 大規模施設内での部門間の調整
- 治療法変更のアプローチ
- 長期的な患者マネジメント戦略
例えば免疫領域においては患者が複数の異なる専門医にかかることが多いかもしれませんが、部門間の協力プロトコルが確立されている施設でのアウトカムはよりよいものとなります。
複数適応症にわたる分析
複数の適応症を有する製品に対し、日本の施設レベルでの分析は相違がすべての適応症によるものか、あるいは特定の適応症によるものかを明らかにします。これを理解することはチームにとって次のような点で有用です：
- 特定の診療科での機会を見つけ出す
- 専門医のタイプの違いに応じメッセージを準備する
- 日本の病院ネットワーク全体でリソース配分を最適化する
- 日本の医療慣行に合わせた支援プログラムを作成する
- 当該医療機関特有で見られる新規治療法採用の障壁に対処する
- 病院ネットワーク内での成功パターンを活用する
この例として複数の治療法の選択肢を有する関節リウマチは、施設プロトコルにより大きな差異を示すことがあげられます。希少疾患では診断能力や専門医の有無の違いが反映されることになります。
パフォーマンス最適化戦略
最適化を成功させるためには施設レベルのインサイトを実際に動かすことにできる戦略へと変換することが必要です：
- パフォーマンスが良好な施設において成功したプロトコルに倣う
- 施設固有の機会を考慮しリソース配分を調整する
- 施設ごとに行動計画をカスタマイズして作成する
- 日本の医学教育システムに合わせた教育プログラムを導入する
- 大学病院と地域の一般病院の間に効果的なネットワークを構築する
重要なのは、このレベルでインサイトが詳細であることが施設レベルの戦略を導き出し、施設タイプに応じターゲットを絞った治療介入を可能にするということです。例えば：
- 採用率が低い腫瘍センターであれば適切な患者集団に的を絞った教育が有用である
- 高パフォーマンスのリウマチ診療に倣い文書化されたプロトコルを得る
- 良好なパーシステンスを実現しているセンターからは特定の支援システムを学ぶ
- 多発性硬化症クリニックからはモニタリングの標準化がアウトカムの改善につながる様子を学ぶ
ケーススタディ – パフォーマンスの差異を解消
パフォーマンス分析の未来
日本においてパフォーマンスの差異の低減を成功させるためには施設レベルの焦点を維持しつつ、さまざまな医療環境に適応可能で規模拡大にも対応できるソリューションを開発することが求められます。治療の選択肢がますます複雑で専門性が高まる中、日本の医療機関の独自のダイナミクスを理解することは効果的な営業・マーケティング戦略を考える上でもますます重要になります。
このアプローチは、都道府県全体でより一貫したパフォーマンスの実現を可能にしながら、リソース配分の最適化と日本の医療システムにおける患者ケアの改善を実現します。都道府県レベルの分析を超えて施設特有のパターンを理解していくチームは、日本の医療サービス提供における固有の課題と機会に対処するための的を絞った治療の開発に寄与できます。
——————————-
施設レベルのインサイトは、患者中心のインテリジェンスによって支えられ、施設のプロファイリングや営業現場のチームのリソース配分において他のデータからは得られない精度で行動の指針を示します。今すぐデモの実施をご依頼ください。
施設レベルのインサイトは戦略的意思決定を行う社内のマネジメント目的で設計されています。営業現場のチームによる直接的な使用や当該チームへの展開を意図したものではありません。ご利用いただける機能やケイパビリティは対象の地域、使用するデータセット、対象の適応症により異なる場合があります。
