機械学習技術を用いた医薬品の投与量チェックシステムの構築と実臨床への応用

2021 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 18K14984
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分47060:医療薬学関連
• 研究機関: 九州大学
• 研究代表者: 永田 健一郎 九州大学, 大学病院, 薬剤師 (30812896)
• 研究期間 (年度): 2018-04-01 – 2022-03-31
• キーワード: 処方チェックシステム / 機械学習

研究成果の概要

薬剤の過量投与は有害事象の発現を引き起こし，過少投与は治療効果の減弱を招くことから，過量処方・過少処方を高精度に検出可能なシステムの開発が望まれている。本研究では，機械学習による異常検知の代表的なアルゴリズムであるone-class support vector machineを用いることによって，医薬品の過量処方・過少処方を高精度に検出可能であることを明らかにした。

自由記述の分野

医薬品情報

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究では，患者の年齢，体重，および薬剤の投与量を基に構築したone-class support vector machine（OCSVM）モデルが，薬剤の過量処方・過少処方の検出において有用であることが示された。また，OCSVMは他の機械学習アルゴリズム（local outlier factor，isolation forest，およびrobust covariance）の中で最も高い検出性能を有していたことからも，OCSVMの活用が，より高精度な薬剤投与量チェックシステムの開発のために有用であることが考えられた。