2023 Fiscal Year Annual Research Report
潜在的な薬剤性有害事象を自動的に検出する汎用性の高いアルゴリズムに関する研究
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21H03176
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| Research Institution | Hyogo Medical University |
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Principal Investigator |
森本 剛 兵庫医科大学, 医学部, 教授 (30378640)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
作間 未織 兵庫医科大学, 医学部, 准教授 (60349587)
武内 治郎 兵庫医科大学, 医学部, 助教 (60791324)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 医原性有害事象 / 医療安全 / 臨床疫学 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、入院患者や外来患者において、日常的に発生していることが分かりつつある薬剤性有害事象について、診療中には薬剤性とは認識されず見逃されている、潜在的な薬剤性有害事象を電子カルテシステム上で自動的に予測し、検出するアルゴリズムを開発することを目的としている。
本年度は、新型コロナウイルス感染拡大のために延長したデータ収集を実施し、急性期病棟入院患者における潜在的な薬剤性有害事象に関する前向きコホート研究を行った。対象施設の全診療科に入院した全患者を対象に、電子カルテシステムから経時的に患者背景（潜在的薬剤性有害事象リスク因子）を収集した。また、カルテ上の診療記録や看護記録、検査記録、画像診断情報などを基に、薬剤性有害事象の可能性がある診療イベントを経時的に抽出した。研究者によるケースレビューを行い、客観的評価基準に従って薬剤性有害事象やエラーを分類した。確定した薬剤性有害事象について、薬剤の種類、症状の内容、重症度、予後などの詳細について分類し、発生前後の診療経過や情報源、患者の健康被害に対する医療従事者の対応の有無や内容によって、診療中に医療従事者に薬剤性有害事象とは認識されなかった潜在的な薬剤性有害事象の同定を行った。
これらのデータを基に、解析用データベースを作成し、アルゴリズムの作成に利用する統計学的モデル及び機械学習や電子カルテに導入するアルゴリズムの導入方法について、検討を行った。現在最終的な統計学的モデルやアルゴリズムの作成に向けた解析を実施中である。
これらの解析を通じて、潜在的な薬剤性有害事象を自動的に検出する汎用性の高いアルゴリズムを作成することができれば、日常診療において安全な薬物治療に繋がることが期待される。
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| Research Progress Status |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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