2022 Fiscal Year Research-status Report
薬剤起因性老年症候群の機械学習（AI）を用いた新規発生予測法の開発
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22K15352
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| Research Institution | National Center for Geriatrics and Gerontology |
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Principal Investigator |
溝神 文博 国立研究開発法人国立長寿医療研究センター, 病院, 薬剤師 (80574384)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 薬剤起因性老年症候群 / 機械学習 / ポリファーマシー / 処方カスケード |
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| Outline of Annual Research Achievements |
高齢者は加齢とともに疾患数が増加し、ポリファーマシーに陥りやすい。ポリファーマシー状態のフレイル高齢者では、薬物有害事象の発生頻度が高く、とりわけ薬剤起因性老年症候群（褥瘡、転倒・骨折、食欲不振、排尿障害、便秘など）と言われる疾患と区別がつきにくい症状が発現しやすい。薬剤起因性老年症候群は添付文書にも記載がされていないことが多いため、これらの患者における薬剤起因性老年症候群の評価方法を確立することは薬物療法の安全性担保の観点から非常に重要な課題である。本研究は主に、機械学習（AI）を用いた薬剤起因性老年症候群の新規発生予測アルゴリズムの開発を行った。機械学習を用いた新規発生予測アルゴリズム作成に先立ち、文献のシステマティックレビューを行ったところ日本のデータで薬剤起因性老年症候群の発生頻度を示すものはなかった。次にレセプトデータ解析を行い、薬剤起因性老年症候群の発生頻度を精査中である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
予備的な調査研究が終わり、レセプトデータ解析を行い、薬剤起因性老年症候群の発生頻度の解析を行った。さらにレセプトデータを用いた試作段階ではあるが、機械学習（AI）を用いた薬剤起因性老年症候群の新規発生予測アルゴリズムの開発が行えており、順調に進んでいる。また論文等も作成できているため。
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| Strategy for Future Research Activity |
薬剤起因性老年症候群の症状として約50種類ほど考えられるが、代表的な症状を7つほどに絞り、各症状の予測モデルを構築する予定である。モデルの予測精度の評価指標に再現率、適合率、最大F値、ROC-AUC（ROC 曲線下の面積）、PR-AUC（Precision-Recall 曲線下の面積）を使用する予定であり、SHAP（SHapley Additive exPlanations）を用いてモデルの予測の解釈を行う。
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| Causes of Carryover |
為替の影響により論文投稿費用が予想以上にかかり、予定していた研究費の使用が一部変更になったため、差額生じた。一部生じた差額は、英文校正等に充てる予定。
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