■ 学会名
第42回医療情報学連合大会（第23回日本医療情報学会学術大会）

■ 発表日
2022/11/20

■ 筆頭演者
佐立　悠
慶應義塾大学薬学部医薬品開発規制科学講座

■ 共同演者
原　梓¹、漆原　尚巳¹
1) 慶應義塾大学薬学部医薬品開発規制科学講座

■ 発表形態
口頭

■ 要旨
降圧剤・高脂血症用剤の使用成績調査データベースに分散表現と深層学習(DNN)を適用することで各薬剤クラスの副作用リスクの予測を試みた。 くすりの適正使用協議会が提供する降圧剤・高脂血症用剤の使用成績調査データベースを学習に使用し、F値が最も高くなったモデルをDeSCヘルスケアが提供するレセプトデータベースでテストした。ACE阻害薬のモデルでは呼吸器疾患においてF値は0.49、高脂血症用剤では消化器疾患においてF値は0.62と高い値を示した。モデルは主要な副作用が含まれる中間分類でのみ高い精度で予測したことから使用成績調査データを学習させることで主要な副作用の検出に特化したモデルを構築できることが示された。