2017 Fiscal Year Research-status Report
ディープラーニング応用の医薬品相互作用シグナル検知システムの開発評価に関する研究
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17K09238
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| Research Institution | Kagoshima University |
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Principal Investigator |
熊本 一朗 鹿児島大学, 医歯学域医学系, 教授 (40225230)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
村永 文学 鹿児島大学, 医歯学域附属病院, 講師 (00325812)
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, 医歯学域附属病院, 看護師 (80619198)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 薬剤疫学 / 医薬品副作用 / シグナル検知 / ディープラーニング / ニューラルネットワーク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
我々は過去の研究において、医薬品の相互作用による有害事象のシグナルを検知するシステムを開発し、そのアルゴリズムとして、ニューラルネットワークによる分析が、膨大な薬剤種であっても分析可能である等、実用的であることを見出した。本研究では、近年、人工知能として注目されている多層化ニューラルネットワーク（ディープラーニング）を、本システムのシグナル検知機能に応用し、さらなる改良を行う。
平成29年度は、薬剤疫学データウェアハウスを構築し、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・バイタルサイン・看護記録データを抽出し、データクレンジングを行った。データ抽出期間は、看護観察記録の電子化を開始した2010年から直近の2017年までとした。具体的には、薬歴，検査結果（基準範囲内・外），バイタルサイン等の数値データについては、閾値を設定し、閾値を超えた・超えないで2値データを作成した。記事等の自由文は、UTF-8に変換後・Mecabシステムで形態素分析を行い、データウェアハウスに格納した。形態素分析については医療用の標準辞書(ComeJisyo)を利用した。二値データについては、GoogleのTensorFlow等の多層ニューラルネットワークのライブラリを応用した分析システムを開発し、データ分析を開始した。自由文については、GenSimライブラリのWord2Vec(Doc2Vec)を応用し、医薬品の副作用が発現した患者の観察記録を機械学習させ、記録の類似性から医薬品副作用の発症を発見できないか分析する計画である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
薬剤疫学データウェアハウスの構築とデータクレンジングが完了したため、概ね順調に進捗していると考える。
当教室の大学院生らとGenSimライブラリのDoc2Vecシステムを使った別の研究（機械学習を応用し、誤嚥性肺炎の患者の観察記録を発見する研究）についても良い研究成果が出たので２０１８年６月に発表する予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
構築した薬剤疫学データウェアハウスのデータから、医薬品副作用が発生したと思われる症例の抽出実験を行う。
GenSimライブラリのDoc2Vecシステムを使った別の研究（機械学習を応用し、誤嚥性肺炎の患者の観察記録を発見する研究）の研究成果を応用し、医薬品副作用が発症した患者の観察記録の発見についても試行する。
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