[2E1-GS-13] AI応用: 医療 (2)

[2E1-GS-13-04] ポリファーマシーによる薬物有害事象（低血圧症）の発生を予測する規則分類器の評価

〇池田 武史¹、亀谷 由隆²、水野 智博³、溝神 文博⁴ (1. 名城大学 大学院理工学研究科、2. 名城大学 理工学部、3. 名城大学 薬学部、4. 国立長寿医療研究センター 薬剤部)

キーワード：多剤服用、規則分類器、識別パターン発見

近年，多剤併用（ポリファーマシー）問題は注目を集め，高齢者医療にとって重要な課題であると言える．ポリファーマシーでは薬物有害事象の増加が問題となるが，その原因は多岐にわたり，単純な薬剤の組み合わせだけではなく，患者の病態・生活・環境にも関係しており，薬物有害事象の発生を予測するのは容易ではない．しかし，その予測を行うことができれば薬物療法の安全性に貢献できると考える．そこで本研究では，ポリファーマシー状態の高齢者における薬物有害事象の評価方法を確立することを目的として，過去の患者の薬剤投与履歴等を用い，薬物有害事象の発生を予測する規則分類器を構築することを考えた．薬物有害事象として，高齢者における転倒・転落のリスク因子となる低血圧症に着目した．100人分の患者データから低血圧症の予測を考え，分類器で用いる規則は連続値・離散値を同時に扱える識別パターン発見手法で抽出した．評価実験においては，得られた識別パターンの妥当性を医療的見地から議論し，構築した規則分類器の予測性能を C4.5, RIPPER, XGBoost と比較した．