| 研究課題/領域番号 |
21590571
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| 研究機関 | 鹿児島大学 |
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研究代表者 |
村永 文学 鹿児島大学, 医学部・歯学部附属病院, 助教 (00325812)
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| 研究分担者 |
熊本 一朗 鹿児島大学, 大学院・医歯学総合研究科, 教授 (40225230)
宇都 由美子 鹿児島大学, 大学院・医歯学総合研究科, 准教授 (50223582)
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| キーワード | 医薬品有害事象発見 / データマイニング / 薬剤疫学 / テキストマイニング |
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| 研究概要 |
近年、PMSの手法として、自発報告の中から優先的に検討すべき重要なadverse drug reaction(医薬品副作用。以下ADR)の疑いを、統計的に選び出すシグナル検出法の研究が進んでいる。
鹿児島大学医学部附属病院では、薬剤疫学データウェアハウスシステムによる医薬品副作用シグナル検知システムを開発し、医薬品の副作用と思われる事象をITKarteシステムで自動的に警告する手法を確立した。本研究は、既に開発された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に、電子カルテに記載されたフリーテキストから得られた情報を統合し、より感度と特異度の高い副作用検知システムを開発する。平成21年度は、主に、薬剤疫学データウェアハウスシステムを構築し、総合病院情報システムの薬歴・検査結果・電子カルテ記事データを抽出し登録した。さらに実験用の医療版インターネットデータセンターとして、医用データ管理システムサーバの立ち上げを行った。本システムでは、アプリオリアルゴリズムと、知識ベースフィルター機能により、白血球減少等の有害事象に関連する薬剤を自動的に発見することができた。具体的には、薬剤有害事象が発生していないデータを元に、アプリオリアルゴリズムで分析後、発見した知識を知識データベースに登録し、その後、ある薬剤で薬剤有害事象が発現したことを想定して作成したデータに対して、同様にアプリオリアルゴリズムを用いて知識を発見し、事前に作成した知識データベースとの差分を取った。この手法により、有害事象の発現率が50%程度であっても、有害事象を発現した薬剤を発見することができた。その成果の詳細については平成21年度の医療情報学連合大会で報告した。
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