| 研究課題/領域番号 |
26460604
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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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| 研究分野 |
医療社会学
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| 研究機関 | 香川大学 |
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研究代表者 |
池田 正行 香川大学, 医学部, 客員研究員 (10242215)
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| 研究分担者 |
嶋澤 るみ子 東海大学, 医学部, 教授 (00411083)
狩野 芳伸 静岡大学, 情報学部, 准教授 (20506729)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2016年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2015年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2014年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 医薬品情報提供 / 添付文書 / 自然言語処理 / レギュラトリー・サイエンス / 後発品 / 文書解析 / 医薬品評価学 / 必須医薬品 / テキストマイニング / 個別化医療医薬品 / 分子標的薬 / バイオマーカー / 医薬品情報 |
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| 研究成果の概要 |
リスク・ベネフィットバランスの判断が難しい医薬品の比率は今後もますます高くなっていく．その一方で，患者からの情報提供の要望も高まっている．この現状を踏まえれば，患者向け医療情報提供文書作成指針策定は喫緊の課題と言えよう．我々のこれまでの医療情報提供文書作成作業の成果を振り返ること無しに指針が策定できるわけがない．そのためには，これまで集積された膨大な量の医薬品情報提供文書を解析する研究は欠かせない．今回我々が検証した自然言語処理 (NLP)であるKachakoは，そのための基礎データを提供する有力なツールがであることを我々は立証した．
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