| 講演名 | 2018-12-15 医薬品副作用データベース(JADER)を用いた深層学習による副作用の予測 松井 大樹(近畿大), 松野 純男(近畿大), 小野田 良(近畿大), 大星 直樹(近畿大), |
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| 抄録(和) | 医薬品市販後の安全性情報の活用として，有害事象の発現傾向を把握することは，有害事象の早期発見と適切な対応に寄与し，医薬品の適正使用において重要である．また，これらのデータを用いて，有害事象の発現傾向を掴むことは．医薬品を選択する医師の決定において大きな価値を持つ．そこで，本研究では，独立行政法人医薬品医療機器総合機構(PMDA)が公開している医薬品副作用データベース(JADER)を用いて機械学習により起こりうる有害事象の予測を行い，結果について分析した．これらのデータから起こりうる有害事象を多クラス分類問題として予測を行ったところ平均約81%の再現率で予測を行うことができた．また，予測が外れた残りの19%について精査したところ，多数の医薬品が投与されているケースが多くみられ，ポリファーマシーによる未知の有害事象である可能性が考えられた． |
| 抄録(英) | Drug use Grasping the occurrence trend of adverse events as an application of safety information after marketing contributes to the early detection and adequate response of adverse events and is important in proper use of pharmaceutical products. Also, using these data, it is possible to grasp the tendency of adverse events to develop. Have great value in the decision of a doctor who chooses a medicine. Therefore, in this study, we predict adverse events that could occur by machine learning using medicine side effect database (JADER) published by Independent Administrative Agency Pharmaceuticals and Medical Devices Agency (PMDA) and analyzed the results. Predicting possible adverse events from these data as multi-class classification problems, we could predict with an average of about 81% recall. In addition, when we scrutinized the remaining 19% of unexpected results, there were many cases where many medications were administered, and the possibility that it was an unknown adverse event due to polypharmacy could be considered. |
| キーワード(和) | JADER / 機械学習 / DNN / 副作用 |
| キーワード(英) | JADER / Machine Learning / DNN / Side Effect |
| 資料番号 | NC2018-28 |
| 発行日 | 2018-12-08 (NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC / MBE |
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| 開催期間 | 2018/12/15(から1日開催) |
| 開催地（和） | 名古屋工業大学 |
| 開催地（英） | Nagoya Institute of Technology |
| テーマ（和） | NC, ME, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 平田 豊(中部大) / 京相 雅樹(東京都市大) |
| 委員長氏名（英） | Yutaka Hirata(Chubu Univ.) / Masaki Kyoso(TCU) |
| 副委員長氏名（和） | 庄野 逸(電通大) / 野村 泰伸(阪大) |
| 副委員長氏名（英） | Hayaru Shouno(UEC) / Taishin Nomura(Osaka Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 吉川 大弘(名大) / 吉本 潤一郎(奈良先端大) / 永岡 隆(近畿大) |
| 幹事氏名（英） | Tomohiro Yoshikawa(Nagoya Univ.) / Junichiro Yoshimoto(NAIST) / Takashi Nagaoka(Kindai Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 稲垣 圭一郎(中部大) / 篠崎 隆志(NICT) / 小林 匠(横浜国大) / 鈴木 康之(阪大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Keiichiro Inagaki(Chubu Univ.) / Takashi Shinozaki(NICT) / Takumi Kobayashi(YNU) / Ｙａｓｕｙｕｋｉ Ｓｕｚｕｋｉ(Osaka Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on ME and Bio Cybernetics |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 医薬品副作用データベース(JADER)を用いた深層学習による副作用の予測 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Prediction of side effects by deep learning using drug side effect database (JADER) |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | JADER / JADER |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(3)（和/英） | DNN / DNN |
| キーワード(4)（和/英） | 副作用 / Side Effect |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 松井 大樹 / Hiroki Matsui |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 近畿大学(略称：近畿大) Kindai University(略称：Kindai Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 松野 純男 / Sumio Matsuno |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 近畿大学(略称：近畿大) Kindai University(略称：Kindai Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 小野田 良 / Ryo Onoda |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 近畿大学(略称：近畿大) Kindai University(略称：Kindai Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 大星 直樹 / Naoki Ohboshi |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 近畿大学(略称：近畿大) Kindai University(略称：Kindai Univ.) |
| 発表年月日 | 2018-12-15 |
| 資料番号 | NC2018-28 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | NC-367 |
| ページ範囲 | pp.1-4(NC), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2018-12-08 (NC) |