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Category: Development & EngineeringNo API key required

novelty-gap-mapper

Based on the results of evidence-scout, systematically map research gaps and identify and score highly novel research opportunities. Clarify differentiation points by leveraging the advantages of EHR-RWD.

personAuthor: jakexiaohubgithub

Novelty Gap Mapper Skill

目的

既存エビデンスと比較し、研究ギャップを体系的に分類・評価。新規性スコアを算出し、最も価値の高い研究機会を特定する。

入力パラメータ

| パラメータ | 必須 | 説明 | 例 | |-----------|------|------|-----| | EVIDENCE_REPORT | Yes | evidence-scoutの出力またはパス | ./evidence_report.md | | DRUG | Yes | 対象薬剤 | daratumumab | | INDICATION | Yes | 対象疾患 | multiple myeloma | | OUR_DB_STRENGTHS | Yes | 当社DB強み | EHR連携、経過記録、検査値 | | COMPETITOR_DB | No | 比較対象DB | JMDC, MDV, NDB |

実行手順

Step 1: ギャップ分類フレームワーク適用

以下の6軸でギャップを分類:

| 軸 | 説明 | ギャップ例 | |----|------|-----------| | Population | 未研究の患者集団 | 高齢frail患者、腎機能障害患者 | | Intervention | 未検証の治療パターン | 用量調整、皮下注 vs 静注 | | Comparator | 未比較の対照群 | Active comparator未使用 | | Outcome | 未評価のアウトカム | PRO、医療経済、長期安全性 | | Time | 未評価の時間軸 | 長期追跡、治療シーケンス | | Setting | 未検証の医療環境 | 日本の実臨床、地域差 |

Step 2: 新規性スコアリング

各ギャップに対して以下のスコアを付与(1-5点):

| 評価軸 | 基準 | |--------|------| | Publication Gap | 同テーマの既存論文数(少ないほど高得点)| | Methodological Advance | 方法論的改善可能性 | | Data Uniqueness | 当社DBでしか不可能な程度 | | Timing Advantage | 市場・規制環境での適時性 | | Differentiation | クレームDB研究との差別化度 |

総合新規性スコア = 各軸の加重平均(重み: Publication 0.3, Method 0.2, Uniqueness 0.25, Timing 0.1, Differentiation 0.15)

Step 3: EHR優位性マッピング

各ギャップに対して:
- クレームDBで実施可能か? → Yes/No
- EHR-RWDで追加的に可能なこと → 具体的に記載
- 差別化インパクト → High/Medium/Low

Step 4: ギャップ×実現可能性マトリックス作成

           高新規性
              │
    ★優先     │    要検討
    (即着手) │  (リソース次第)
─────────────┼─────────────
    検討不要   │    低優先
              │
           低新規性

    ← 低実現可能性    高実現可能性 →

出力フォーマット

# Novelty Gap Analysis: {DRUG} in {INDICATION}

## 1. ギャップサマリー

| # | ギャップ | 分類軸 | 新規性スコア | EHR優位性 | 優先度 |
|---|----------|--------|-------------|-----------|--------|
| 1 | ... | Population | 4.2/5.0 | High | ★★★ |
| 2 | ... | Outcome | 3.8/5.0 | High | ★★★ |
| 3 | ... | Comparator | 3.5/5.0 | Medium | ★★☆ |

## 2. 詳細ギャップ分析

### Gap 1: [ギャップ名]
- **分類**: Population / Intervention / Comparator / Outcome / Time / Setting
- **既存研究**: [X件、主要文献PMID]
- **未充足ニーズ**: [具体的記述]
- **新規性スコア内訳**:
  - Publication Gap: X/5
  - Methodological Advance: X/5
  - Data Uniqueness: X/5
  - Timing Advantage: X/5
  - Differentiation: X/5
  - **総合**: X.X/5.0

#### EHR優位性評価
| 観点 | クレームDB | 当社EHR-RWD |
|------|-----------|-------------|
| 実施可否 | △/× | ○ |
| データ品質 | ... | ... |
| 差別化インパクト | - | High/Medium/Low |

## 3. JMDC/MDV等との差別化マトリックス

| ギャップ | JMDC/MDVで対応可能 | EHR-RWD差別化ポイント |
|----------|-------------------|----------------------|
| Gap 1 | No | 経過記録から詳細臨床情報取得可 |
| Gap 2 | Partial | 検査値時系列で精密評価可 |
| Gap 3 | Yes(既出) | 低差別化→優先度下げ |

## 4. 研究機会Top 3(推奨)

### 推奨1: [研究タイトル]
- **新規性スコア**: X.X/5.0
- **差別化度**: High
- **EHR活用ポイント**: [具体的]
- **想定インパクト**: [学術/臨床/ビジネス]

### 推奨2: [研究タイトル]
...

### 推奨3: [研究タイトル]
...

## 5. 根拠・限界
- 根拠文献: [PMID/DOI一覧]
- 評価の限界: [主観性、検索網羅性の限界等]

注意事項

  1. スコアリングの透明性: 各スコアの根拠を明示、主観的判断は「著者評価」と明記
  2. クレームDB研究の公平な評価: 既存研究の質が高い場合は新規性スコアを適切に下げる
  3. 実現可能性の現実的評価: データ量、期間、倫理審査等の制約を考慮
  4. 定期的更新: エビデンス環境は変化するため、6-12ヶ月ごとの再評価を推奨

依存関係

  • 入力として evidence-scout の出力を想定
  • 後続処理として finer-gate, clinical-value, business-value に引き継ぐ