| 研究課題/領域番号 |
24K15842
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分90150:医療福祉工学関連
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| 研究機関 | 東北医科薬科大学 |
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研究代表者 |
川上 準子 東北医科薬科大学, 薬学部, 准教授 (40438560)
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| 研究分担者 |
星 憲司 東北医科薬科大学, 薬学部, 講師 (20405913)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 医薬品の副作用情報 / 多剤処方 / Self-Organizing Map(SOM) / ビジュアル化 / 人工知能(AI) |
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| 研究開始時の研究の概要 |
自己組織化マップ（SOM）を用いて、これまで解析されていなかった薬効群を含む多数の医薬品をその作用機序に基づいてビジュアル化し、未知の副作用の発現を予測するシステムを開発する。次に、SOM により発現が予測された未知の副作用群を、研究協力者らが開発した、多剤処方の副作用発現評価ツール（Polypharmacy Side Effect Tool, POLSET） に取り込み、従来の単剤での副作用発現予測機能を、多剤処方でも利用できるように拡張する。
本研究で開発したシステムを利用することで、医療現場の薬剤師は、多剤処方で発生する副作用群をパターンに基づいて予測し、副作用発現によるリスクを軽減できるようになる。
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