研究課題
基盤研究(C)
本研究の目的は、薬剤疫学データウェアハウスの医薬品副作用シグナル検知システムを、医療用インターネット・データセンターに設置した医用データ管理システムと連携させ、そこに蓄積された情報を用いて、「外部から提供された医薬品副作用情報および相互作用情報に対するエビデンスレベルの格付け」と、「データマイニング手法を用いた副作用シグナル検知システムによる薬剤監査支援」を実現する手法を確立することである。我々は、総合病院情報システムから抽出した処方例(匿名情報)から、模擬的な患者情報を作成し、その中に有害事象と思われるデータを有する患者情報も含め、その検知を試みた。具体的には、前立腺癌で治療中の患者に対して、化学療法を施行している患者の投薬情報、検査結果情報を元に、模擬患者のデータを作成した。有害事象としては、汎血球減少、肝障害と判断されるような副作用発症の模擬症例データを作成し、正常な模擬患者データに混入させた。本研究で開発したシステムでは、複数のデータマイニング手法で副作用シグナルを探索させ、その結果を元にシステムの評価を行った。使用したデータマイニング手法は時系列アソシエーション分析、知識ベース辞書フィルタ、アプリオリアルゴリズムである。有害事象の性質や頻度等により、有用なマイニング手法に差があることが確認できた。今後は、これらのデータマイニング手法に加え、カルテ記事からも有害事象キーワードを発見できるようにテキストマイニング技術も含めて本研究を継続して行きたい。
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日本癌治療学会誌 43巻2号
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