| Project/Area Number |
22K06740
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 47060:Clinical pharmacy-related
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
前田 真貴子 大阪大学, 大学院薬学研究科, 准教授 (70461168)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤尾 慈 大阪大学, 大学院薬学研究科, 教授 (20359839)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 抗凝固薬 / ハイリスク薬 / 投与量予測モデル / 社会実装 / 機械学習 / 薬物投与量管理 |
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| Outline of Research at the Start |
Warfarinは血栓塞栓症の予防及び治療薬として古くから世界中で使用されてきた経口抗凝固薬であるが、至適用量の個人差が大きく、治療域が狭いといった特徴がある。また、併用禁忌や多くの薬剤との相互作用が報告されており、出血や血栓形成等の副作用発現回避のために定期的な検査が必要で、投与量調節に困難を極めるハイリスク薬である。本研究では、Warfarinの適正薬物投与計画及びリスク管理のためのアプリケーションの開発を目指し、機械学習技術を応用してWarfarin投与量の予測モデルを新たに構築し、構築したモデルの有用性を検証する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題において、ハイリスク薬である抗凝固約の有効性及び安全性を確保するために新たな予測モデル（以下、アルゴリズム）の構築を令和4年度より開始した。令和5年度は、解析対象症例数を増やしアルゴリズム構築を実施した。また、欠損値の取扱い方法について検討し、予測に用いるための説明変数の精査を実施している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
一部のデータについては、医療情報部より抽出不可能なデータも含まれており、患者個々のデータをカルテ端末より確認する必要があるため、データ収集に時間がかかっている。
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| Strategy for Future Research Activity |
現在は単施設で実施しているため、他施設と共同研究を実施してアルゴリズムの検証を行う。
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