| 研究課題/領域番号 |
25460845
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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, 医歯学域医学部・歯学部附属病院, 講師 (00325812)
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| 研究分担者 |
熊本 一朗 鹿児島大学, 医歯学域医学系, 教授 (40225230)
宇都 由美子 鹿児島大学, 医歯学域医学系, 准教授 (50223582)
岩穴口 孝 鹿児島大学, 医歯学域医学部・歯学部附属病院, 助教 (80619198)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | 医薬品相互作用 / 有害事象 / シグナル検知 / アソシエーション分析 / データマイニング |
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| 研究実績の概要 |
平成27年度は、医薬品相互作用発見用のデータウェアハウスからデータマイニング手法を用いて医薬品副作用を検知するためのアルゴリズムの評価を行った。具体的には、アソシエーション分析のアプリオリ、ベイジアンネットワーク、及びニューラルネットワーク（ディープラーニング）等のアルゴリズムの性能評価を実施した。
評価を行うために、治療薬を２０種類（治療薬A,B,・・・T）を想定し、治療薬Aと治療薬Bが併用された場合に白血球減少の有害事象が発生したと想定した。（治療薬A及びBの単剤投与では有害事象は発生しないとし、治療薬AとBの併用時の有害事象の発生率も１００％から10%まで変化させたデータを作成した。）薬歴・検査結果データは、大学病院に入院中の患者データを参考に、上記想定のデータを乱数などを用いて作成した。
各アルゴリズムで相互作用の検出性能を測定し、感度、特異度を算出した。アプリオリは有害事象発生率が下がると検出不可能となった。ベイジアンネットワークはRシステムの実装では同時に処理できるアイテム数に制限があり、一部の結果が評価できなかった。最も良好な結果はディープラーニングによる検知であった。ただし、ディープラーニングは事前に機械学習をさせる必要があるため、学習が不要なアプリオリ等との比較は単純にはできないと思われた。結果の詳細については成果報告書にて述べる。
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