慶應義塾大学学術情報リポジトリ(KOARA)KeiO Associated Repository of Academic resources

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2019000009-20190397  
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タイトル
タイトル 人工知能を活用したイベント集合パターンに基づく医薬品副作用予測ツール開発  
カナ ジンコウ チノウ オ カツヨウシタ イベント シュウゴウ パターン ニ モトズク イヤクヒン フクサヨウ ヨソク ツール カイハツ  
ローマ字 Jinkō chinō o katsuyōshita ibento shūgō patān ni motozuku iyakuhin fukusayō yosoku tsūru kaihatsu  
別タイトル
名前 Application of artificial intelligence to develop prediction tools for drug adverse reactions based on aggregated event pattern  
カナ  
ローマ字  
著者
名前 漆原, 尚巳  
カナ ウルシハラ, ヒサシ  
ローマ字 Urushihara, Hisashi  
所属 慶應義塾大学薬学部教授  
所属(翻訳)  
役割 Research team head  
外部リンク  
 
出版地
 
出版者
名前 慶應義塾大学  
カナ ケイオウ ギジュク ダイガク  
ローマ字 Keiō gijuku daigaku  
日付
出版年(from:yyyy) 2020  
出版年(to:yyyy)  
作成日(yyyy-mm-dd)  
更新日(yyyy-mm-dd)  
記録日(yyyy-mm-dd)  
形態
1 pdf  
上位タイトル
名前 学事振興資金研究成果実績報告書  
翻訳  
 
 
2019  
 
開始ページ  
終了ページ  
ISSN
 
ISBN
 
DOI
URI
JaLCDOI
NII論文ID
 
医中誌ID
 
その他ID
 
博士論文情報
学位授与番号  
学位授与年月日  
学位名  
学位授与機関  
抄録
本研究では、医薬品の安全性評価の標準化や市販後安全性対策をより充実させることを目的として人工知能による標準的な安全性評価の支援ツールの開発と実証に向けた検討を行う。臨床開発段階の治験や市販後に得られた累積安全性データから、観察された類縁症状・徴候をグルーピングした発現パターンをAI によって自動生成し、生体内の生理病理学的関連を参考に関連する診断名を予測、起こりうる薬剤性重要副作用を推定する。
初年度の平成30 年度に引き続き、令和1年度では、医療リアルワールドデータ2000 万人強の患者情報を含む病院会計事務情報データベースのデータ構造のラーニングに基づき、機械学習に適したデータクレンジングを行った。これにK近傍法に基づく教師あり機械学習アルゴリズムを、1-15歳の小児糖尿病患者に適用した結果、これらの患者集団で発現した有害事象の器官別大分類を、70%の精度で予測できることが判明した。現在特定されたイベントクラスタに含まれるイベントについて臨床経験豊富な医師がイベント間の関連性の有無を評価している。その一方で、機械学習アルゴリズムの改良を継続しており、今後は、深層ニューラルネットワークを用いることによる、生体内反応のモデル化の可能性の検討を含めて、臨床試験データを入手し、これを加えたイベント発現パターンの認識に基づく医薬品副作用の特定のための分析器の開発を進める。
本研究成果に関しては、第39回医療情報学連合大会(第20回医療情報学会学術大会 2019.11 幕張)、及び、日本薬剤疫学会 薬剤疫学とデータベースタスクフォース「実務者のためのデータベース研究講座 その 3」(2020.1、東京)にて発表された。
This research aims to develop the analysis tool using machine learning technologies to generate and evaluate valid safety signals from clinical trial data and real world data without predefined hypothesis. Several machine learning algorithms are being applied to predict potential drug-induced adverse reactions using automated clustering of observed signs and events, in consideration of physiological/pathophysiological adjacency, such as Standardized Meddra Query.
In the first year of the research project, we conducted data cleansing of the electronic medical database including more than 20 million patients for the preparation of machine learning, based on lessons learned on its data specification and composition. We applied k-nearest neighbor method, one of supervised machine learning algorithms, to the analysis dataset with multiple-dimension.
In the test dataset, the machine learning showed the prediction accuracy of approximately 70% on the organ system classification of predicted adverse reactions.
We are refining machine learning algorithms for better prediction, by using such as deep neural network to improve predictability and level of detail.
We presented the above results at the 39th Joint Conference on Medical Informatics (JCMI) and the 20th Annual Meeting of Japan for Medical Informatics held in Nov, 2019 (Chiba, Japan) and the database seminar held by the pharmacoepidemiology and database task-force of the Japanese Society for Pharmacoepidemiology on Jan. 20, 2020 at Tokyo.
 
目次

 
キーワード
 
NDC
 
注記

 
言語
日本語  

英語  
資源タイプ
text  
ジャンル
Research Paper  
著者版フラグ
publisher  
関連DOI
アクセス条件

 
最終更新日
Dec 16, 2022 10:39:59  
作成日
Dec 16, 2022 10:39:59  
所有者
mediacenter
 
更新履歴
Dec 16, 2022    インデックス を変更
 
インデックス
/ Public / 塾内助成報告書 / 学事振興資金研究成果実績報告書 / 2019年度
 
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