2014 Fiscal Year Research-status Report
医薬品相互作用検知システム用の有害事象シグナル検知アルゴリズムの評価に関する研究
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25460845
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| Research Institution | Kagoshima University |
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Principal Investigator |
村永 文学 鹿児島大学, 医学部・歯学部附属病院, 講師 (00325812)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
熊本 一朗 鹿児島大学, 医歯(薬)学総合研究科, 教授 (40225230)
宇都 由美子 鹿児島大学, 医歯(薬)学総合研究科, 准教授 (50223582)
岩穴口 孝 鹿児島大学, 医学部・歯学部附属病院, 助教 (80619198)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 医薬品有害事象 / シグナル検知 / データマイニング / アソシエーション分析 / ベイジアン・ネットワーク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、医薬品の相互作用による有害事象のシグナル検知システムの開発において、相互作用薬の検知精度を向上するため、アソシエーション分析、ベイジアン・ネットワーク、その他のアルゴリズムについて比較検討を行い、本システムの有害事象シグナル検知機能の改良を行うことを目的としている。
平成25年度には、専用のデータウェアハウスサーバを構築し、病院情報システムから、患者基本情報、病名、処方、注射、看護、検体検査・電子カルテ記事等のデータを抽出し、連結不可能匿名化を行い、データウェアハウスシステムに登録し、アソシエーション分析、ベイジアンネットワークを用いた医薬品相互作用発見用のデータマイニングツールを構築した。
平成26年度は、構築したデータマイニングツールの性能評価を行い、データウェアハウスの構造・データクレンジングの方法、各アルゴリズムの実装方法について検討した。
その結果、アソシエーション分析（apriori）にて候補となる有害事象、医薬品をsupport値とconfidence値で絞ったのち、残った候補についてベイジアン・ネットワークにて有害事象との関連性に関するCP値を計測することに成功した。また、ベイジアン・ネットワークの結果とロジスティック回帰分析の結果の比較も行い、ロジスティック回帰分析より、ベイジアン・ネットワークの方がより多くの関連を発見できた。有害事象との関連性の有意性については、フィッシャーの正確確率検定を採用した。ロジスティック回帰分析では、サンプル数のアンバランス性から影響を受ける可能性がある点についても発見できた。
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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
一応、計画通り、複数のアルゴリズムの特性について結果を出せたので、おおむね順調に進展していると思われる。
なお、ロジスティック回帰分析とベイジアン・ネットワークの比較検討については、２型糖尿病の合併症リスクに関する英文論文としてもまとめることができた。（現在、投稿中）
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は選別したアルゴリズムを組みあわせて、自動的な医薬品相互作用の発見を可能とするための研究を行っていく。
加えて、可能であればニューラルネットワーク等についても検討したい。
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Research Products
(7 results)
