研究企画委員会

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連番	000016
研究課題名	データマイニング手法を用いた副作用発現リスクの定量的評価モデルの開発～ガンシクロビル誘発性血小板減少症発現割合の推定モデルの構築～
代表研究者	今井俊吾（北海道大学病院薬剤部）
要旨	データマイニング手法の一つである Decision tree model を用いて、ガンシクロビルによる血小板減少症発現割合を定量的に推定可能なモデルを構築する。構築されたモデルの内的および外的妥当性を評価することで、本手法の有用性について検討する。
設置期間	2018年4月1日～2019年3月31日

連番	000017
研究課題名	機械学習（AI）を用いた内服ステロイド薬の誤処方判定モデルの構築
代表研究者	佐藤　弘康（JA北海道厚生連帯広厚生病院薬剤部）
要旨	内服ステロイドは承認用量に大きな幅が存在することから、現在多くの施設で実装されている単純な用量チェックでは規格のご選択や用量の誤入力の判定が困難である。また、ステロイドはハイリスク薬であり用量過誤が発生した場合には、有害事象や離脱症状等のリスクが増大する。本研究では、プレドニゾロン錠の処方過誤を判定するモデルを機械学習により構築し、その精度および臨床応用の可能性について検討する。
設置期間	2018年4月1日～2019年3月31日

連番	000018
研究課題名	医療ビッグデータを用いた生体リズムと薬剤性有害事象との関連性についての研究
代表研究者	野口　義紘（岐阜薬科大学実践薬学大講座病院薬学研究室）
要旨	【目的】医薬品を適正に使用を目的としたビッグデータの時系列解析の手法を構築して、生体リズム（概年リズム／季節リズム）と薬剤性有害事象との関連性を明らかにする。【計画】有害事象自発報告データベースの時系列データの変動要因（長期変動、季節変動ほか）を分解･解析し、薬剤性有害事象シグナルと有害事象の発現時期との関連性を解明する。【期待される効果】1年周期で変動する生理的リズムに適応した医薬品の適正使用が可能となる。
設置期間	2018年4月1日～2019年3月31日