Construction of a risk prediction model of adverse drug reactions using decision tree analysis

2020 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K23791
• Research Category: Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: 0801:Pharmaceutical sciences and related fields
• Research Institution: Hokkaido University
• Principal Investigator: Imai Shungo 北海道大学, 薬学研究院, 助教 (40845070)
• Project Period (FY): 2019-08-30 – 2021-03-31
• Keywords: 決定木分析 / データマイニング / バンコマイシン / 腎機能障害

Outline of Final Research Achievements

Using a typical data mining technique called decision tree (DT) analysis, we aimed at constructing a prediction model that enables medical professionals to easily estimate the risk of adverse drug reactions in individual patients. In this study, we estimated the risk of nephrotoxicity caused by vancomycin, an antibiotic commonly used to treat methicillin-resistant Staphylococcus aureus infection. Being a multicentric study involving four hospitals in Hokkaido, we succeeded in constructing a more generalized model for estimating the vancomycin associated nephrotoxicity risk. Prediction with the developed DT model was accurate.

Free Research Field

医療薬学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究で構築したリスク推定モデルの活用により、医療者はバンコマイシンの投与開始前に、個々の患者に応じた腎機能障害発現リスクを簡便かつ定量的に推定可能となる。すなわち、本モデルは「ハイリスク患者に対して他剤への変更や頻回な副作用モニタリングを実施する」などの医療者の意思決定を支援するツールとなり得る。。
決定木分析を用いたアプローチは他の薬剤や副作用に広く応用可能である。そのため、本研究で見出された知見は、より安全な薬物療法の提供のためのツール開発に活用可能である。