検査・処方データを利用した多数薬剤配合による副作用の自動抽出
【研究分野】医用システム
【研究キーワード】
薬剤反応性 / 生体生命情報学 / 人口知能 / 危機管理 / 診療録 / 退院時サマリー / テキストマイニング / 副作用 / 薬疹 / 糖尿病 / 血小板減少 / 人工知能 / 肝障害 / データマイニング
【研究成果の概要】
臨床検査データの推移と投与薬剤の関連から半自動的に副作用を起こす薬剤の組み合わせの検出をする今回の手法で、新たな発見は得られなかった。現実には同時期に多数の薬剤が併用投与されていることと予防・治療での投与を排除できず、最終的には医療者の判断が不可欠である。また退院時サマリーからの検索はその内容が不備なことなどから偽陰性、偽陽性例が多く、サマリー記載の改善と構文マイニングツールの開発が望まれる。
【研究代表者】
【研究分担者】 |
| 鈴木 隆弘 | 千葉大学 | 医学部附属病院 | 准教授 | (Kakenデータベース) |
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【研究協力者】 |
| TU Bao・Ho | 北陸先端科学技術大学院大学 | 知識科学研究科 | 教授 | (Kakenデータベース) |
| 土井 俊祐 | 千葉大学 | 医学部附属病院 | 客員研究員 | (Kakenデータベース) |
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【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2010 - 2012
【配分額】4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)