(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
医療データの特異性に基づいて、各医療データの異常性を示す情報である異常情報を少なくとも一つ以上作成する異常情報作成手段と、
前記異常情報が示す副作用の蓋然性を所定の規則に基づいて判断し、当該蓋然性が予め定められた条件を満たす異常情報を、副作用を示す情報として検出する副作用検出手段と、
副作用の分析に用いられる情報であるフィードバック情報を入力するフィードバック情報入力手段とを備え、
前記フィードバック情報入力手段は、フィードバック情報として、前記異常情報を作成する際に用いられる情報と、前記副作用を検出する際に用いられる情報のうちの少なくとも一つの情報を入力し、
前記異常情報作成手段は、前記異常情報を作成する際に用いられる情報として各異常情報を生成するか否かを示すフィードバック情報が入力された場合に、当該情報に基づいて異常情報を作成し、
前記副作用検出手段は、前記副作用を検出する際に用いられる情報がフィードバック情報として入力された場合に、当該情報に基づいて副作用を検出する
ことを特徴とするフィードバック情報を用いた医療情報からの異常イベント抽出装置。
【請求項２】
副作用を示す情報として検出された異常情報、または、当該異常情報によって特定される医療データから特徴的な要素を抽出する特徴抽出手段を備えた
請求項１記載の異常イベント抽出装置。
【請求項３】
フィードバック情報入力手段は、フィードバック情報として、特徴を抽出する際に用いられる情報を入力し、
特徴抽出手段は、特徴を抽出する際に用いられる情報がフィードバック情報として入力された場合、当該情報に基づいて特徴を抽出する
請求項２記載の異常イベント抽出装置。
【請求項４】
フィードバック情報入力手段は、異常情報を作成する際に用いられる情報として、異常情報を作成する新たな処理を示す情報を入力し、
異常情報作成手段は、前記処理がフィードバック情報として入力された場合に、当該処理に基づいて異常情報を作成する
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の異常イベント抽出装置。
【請求項５】
副作用を示す複数の情報を統合する副作用統合手段を備え、
異常情報作成手段は、複数の異常情報を生成し、
副作用検出手段は、少なくとも１種類以上の規則に基づいて異常情報ごとに副作用の蓋然性を判断し、
前記副作用統合手段は、前記副作用検出手段により副作用を示す情報として検出された異常情報を統合する
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の異常イベント抽出装置。
【請求項６】
異常情報作成手段は、外れ値検出手法または変化点検出手法を用いることにより、同種の医療データの中から特異な医療データを抽出する
請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の異常イベント抽出装置。
【請求項７】
副作用検出手段は、異常情報に紐づいている医療データに基づいて当該異常情報にラベル付けを行い、ラベル付けされた異常情報を用いて、副作用の蓋然性を判断する分類モデルを学習し、当該分類モデルを用いて副作用を示す情報に分類された異常情報を検出する
請求項１から請求項６のうちのいずれか１項に記載の異常イベント抽出装置。
【請求項８】
フィードバック情報入力手段は、副作用を検出する際に用いられる情報として、副作用検出結果において副作用の蓋然性が高いと判定されたデータに対して副作用を示す情報を入力し、
副作用検出手段が、入力された前記情報を用いて分類モデルを学習する
請求項７記載の異常イベント抽出装置。
【請求項９】
医療データの特異性に基づいて、各医療データの異常性を示す情報である異常情報を少なくとも一つ以上作成し、
前記異常情報が示す副作用の蓋然性を所定の規則に基づいて判断し、当該蓋然性が予め定められた条件を満たす異常情報を、副作用を示す情報として検出し、
副作用の分析に用いられる情報であるフィードバック情報として、前記異常情報を作成する際に用いられる情報と、前記副作用を検出する際に用いられる情報のうちの少なくとも一つの情報を入力し、
前記異常情報を作成する際に用いられる情報として各異常情報を生成するか否かを示すフィードバック情報が入力された場合に、その情報に基づいて前記異常情報を作成し、
前記副作用を検出する際に用いられる情報がフィードバック情報として入力された場合に、その情報に基づいて前記副作用を検出する
ことを特徴とするフィードバック情報を用いた医療情報からの異常イベント抽出方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
医療データの特異性に基づいて、各医療データの異常性を示す情報である異常情報を少なくとも一つ以上作成する異常情報作成処理、
前記異常情報が示す副作用の蓋然性を所定の規則に基づいて判断し、当該蓋然性が予め定められた条件を満たす異常情報を、副作用を示す情報として検出する副作用検出処理、および、
副作用の分析に用いられる情報であるフィードバック情報を入力するフィードバック情報入力処理を実行させ、
前記フィードバック情報入力処理で、フィードバック情報として、前記異常情報を作成する際に用いられる情報と、前記副作用を検出する際に用いられる情報のうちの少なくとも一つの情報を入力させ、
前記異常情報作成処理で、前記異常情報を作成する際に用いられる情報として各異常情報を生成するか否かを示すフィードバック情報が入力された場合に、当該情報に基づいて異常情報を作成させ、
前記副作用検出手処理で、前記副作用を検出する際に用いられる情報がフィードバック情報として入力された場合に、当該情報に基づいて副作用を検出させる
ためのフィードバック情報を用いた医療情報からの異常イベント抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、フィードバックされる情報を用いて、医療情報から異常イベントを抽出するフィードバック情報を用いた医療情報からの異常イベント抽出装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
市場で利用される医薬品には、開発時の検査だけでは発見できなかった副作用が存在する場合が多い。このため、市場で発生する副作用を迅速に発見するための調査及び副作用情報の管理を行う事は、医薬品の安全性管理や、医薬品を改善するために重要である。【０００３】
現在、医薬品に副作用が発生した場合、各医療機関が国などへ副作用の報告を行う必要がある。副作用の報告がなされると、その情報は、副作用報告データベース（副作用ＤＢ）に蓄積される。副作用ＤＢに蓄積された副作用の報告全てを人間がチェックし、処理することは難しいため、これらの報告の中から医薬品の副作用を特定する方法が提案されている。【０００４】
非特許文献１には、Bayesian Confidence Propagation Neural Network、Gamma-Poisson Shrinker、Reporting Odds Ratioなどの方法を用いて、医薬品と副作用とのペアを検出する方法が記載されている。非特許文献１に記載された方法では、膨大な情報が記憶された副作用ＤＢから、「医薬品−副作用」のペアを含む情報を自動的に抽出し、そのペアの発生確率に基づいて、医薬品の副作用を検出する。【０００５】
また、特許文献１には、臨床試験をトータル管理する臨床試験実施管理システムが記載されている。特許文献１に記載されたシステムでは、データの異常値や副作用の発生等を示す除外基準を定めておく。そして、副作用が発生したか否かについては、異常値の発生有無や医師の所見に基づいて判断される。【０００６】
また、特許文献２には、薬物副作用を識別及び予想する方法が記載されている。特許文献２に記載された方法では、ＡＤＥ（Ａｄｖｅｒｓｅ  Ｄｒｕｇ  Ｅｖｅｎｔｓ）ルールを予め定義しておく。そして、検査値がＡＤＥルールにおける正常検査値の範囲内に含まれていない場合、検査値は異常であると判断され、警告処理が行われる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００２−１５０６１号公報
【特許文献２】特開２００２−３４２４８４号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】独立行政法人  医薬品医療機器総合機構、”データマイニング手法の導入に関する検討結果報告書”、［online］、［平成２２年５月２１日検索］、インターネット〈URL：http://www.info.pmda.go.jp/kyoten_iyaku/file/dm-report20.pdf〉
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
特許文献１に記載されたシステムや特許文献２に記載された方法のいずれも、予め定義されたルールと検査値とを比較することで、異常を検出するものである。また、非特許文献１に記載された方法も、副作用ＤＢに蓄積された情報から「医薬品−副作用」のペアを含む情報を抽出するルールに従って、医薬品の副作用を検出するものである。これらは、予め定められた一定の観点から副作用を抽出する方法であるため、これらの方法による副作用の検出には限界があると言う問題がある。【００１０】
副作用を検出する際には、蓄積された情報だけでなく、専門家や分析者が有する情報など、関連する情報を適用できることが望ましい。特に、膨大な副作用に対して専門家や分析者が情報を入力する作業は非常に労力が大きいため、その工程を効率化出来ることが望ましい。【００１１】
そこで、本発明は、フィードバックされる情報を用いて、蓄積された情報から医薬品の副作用を抽出するフィードバック情報を用いた医療情報からの異常イベント抽出装置、方法およびプログラムにおいて、特に、膨大な情報から副作用を抽出する作業を効率化できるフィードバック情報を用いた医療情報からの異常イベント抽出装置、方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明によるフィードバック情報を用いた医療情報からの異常イベント抽出装置は、医療データの特異性に基づいて、各医療データの異常性を示す情報である異常情報を少なくとも一つ以上作成する異常情報作成手段と、異常情報が示す副作用の蓋然性を所定の規則に基づいて判断し、その蓋然性が予め定められた条件を満たす異常情報を、副作用を示す情報として検出する副作用検出手段と、副作用の分析に用いられる情報であるフィードバック情報を入力するフィードバック情報入力手段とを備え、フィードバック情報入力手段が、フィードバック情報として、異常情報を作成する際に用いられる情報と、副作用を検出する際に用いられる情報のうちの少なくとも一つの情報を入力し、異常情報作成手段が、異常情報を作成する際に用いられる情報として各異常情報を生成するか否かを示すフィードバック情報が入力された場合に、その情報に基づいて異常情報を作成し、副作用検出手段が、副作用を検出する際に用いられる情報がフィードバック情報として入力された場合に、その情報に基づいて副作用を検出することを特徴とする。
【００１３】
本発明によるフィードバック情報を用いた医療情報からの異常イベント抽出方法は、医療データの特異性に基づいて、各医療データの異常性を示す情報である異常情報を少なくとも一つ以上作成し、異常情報が示す副作用の蓋然性を所定の規則に基づいて判断し、その蓋然性が予め定められた条件を満たす異常情報を、副作用を示す情報として検出し、副作用の分析に用いられる情報であるフィードバック情報として、異常情報を作成する際に用いられる情報と、副作用を検出する際に用いられる情報のうちの少なくとも一つの情報を入力し、異常情報を作成する際に用いられる情報として各異常情報を生成するか否かを示すフィードバック情報が入力された場合に、その情報に基づいて異常情報を作成し、副作用を検出する際に用いられる情報がフィードバック情報として入力された場合に、その情報に基づいて副作用を検出することを特徴とする。
【００１４】
本発明によるフィードバック情報を用いた医療情報からの異常イベント抽出プログラムは、コンピュータに、医療データの特異性に基づいて、各医療データの異常性を示す情報である異常情報を少なくとも一つ以上作成する異常情報作成処理、異常情報が示す副作用の蓋然性を所定の規則に基づいて判断し、その蓋然性が予め定められた条件を満たす異常情報を、副作用を示す情報として検出する副作用検出処理、および、副作用の分析に用いられる情報であるフィードバック情報を入力するフィードバック情報入力処理を実行させ、フィードバック情報入力処理で、フィードバック情報として、異常情報を作成する際に用いられる情報と、副作用を検出する際に用いられる情報のうちの少なくとも一つの情報を入力させ、異常情報作成処理で、異常情報を作成する際に用いられる情報として各異常情報を生成するか否かを示すフィードバック情報が入力された場合に、その情報に基づいて異常情報を作成させ、副作用検出手処理で、副作用を検出する際に用いられる情報がフィードバック情報として入力された場合に、その情報に基づいて副作用を検出させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、蓄積された膨大な情報から医薬品の副作用を抽出する作業を効率化できる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の第１の実施形態における副作用検出装置の例を示すブロック図である。
【図２】異常スコアベクトル生成手段１０３の例を示す説明図である。
【図３】副作用検出手段の他の例を示す説明図である。
【図４】副作用検出手段１０４を備えた副作用検出装置１００の動作の例を示すフローチャートである。
【図５】拡張副作用検出手段１０８を備えた副作用検出装置１００の動作の例を示すフローチャートである。
【図６】本発明の第２の実施形態における副作用検出装置の例を示すブロック図である。
【図７】第２の実施形態における副作用検出装置２００の動作の例を示すフローチャートである。
【図８】本発明の第３の実施形態における副作用検出装置の例を示すブロック図である。
【図９】異常スコアベクトル生成手段３０１の例を示す説明図である。
【図１０】拡張副作用検出手段３０２の例を示す説明図である。
【図１１】拡張特徴抽出手段３０３の例を示す説明図である。
【図１２】第３の実施形態における副作用検出装置３００の動作の例を示すフローチャートである。
【図１３】本発明によるフィードバック情報を用いた医療情報からの異常イベント抽出装置の最小構成の例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。なお、以下の説明では、医療に関する情報が含まれる副作用報告、カルテ、レセプト、健康診断情報、ＤＰＣ（Diagnosis Procedure Combination）などを総称して医療情報と記す。
【００１８】
医療情報には複数のデータが含まれ、各データは、医療に関する複数の項目を持つベクトルデータとする。ここで、項目数をＤｘとしたとき、医療情報におけるｎ番目のデータをｘｎ＝（ｘｎ１，…，ｘｎＤｘ）と記す。また、データｘｎにおける各項目をｘｎｄと記すこともある。
【００１９】
データｘｎにおける各項目ｘｎｄは、任意の値（実数値、離散値、シンボル値等）をとることができる。項目ｘｎｄの例として、投与した医薬品名や性別などのシンボル値、医薬品の投与量や血液検査における検査値などの実数値、医薬品の投与回数や年齢、医療費などの離散値が挙げられる。
【００２０】
また、データｘｎに対する副作用の有無や、重篤度を表す情報（以下、副作用・重篤度情報と記す。）をｙｎ＝（ｙｎ１，…，ｙｎＤｙ）と記す。ただし、Ｄｙは、副作用・重篤度情報の項目数を示す。なお、副作用・重篤度情報ｙｎにおける各情報をｙｎｄと記すこともある。
【００２１】
副作用の有無や重篤度などを示す各情報ｙｎｄは、任意の値をとる事ができる。副作用・重篤度情報ｙｎｄの例として、副作用の有無を表すシンボル値、副作用の重篤度を表す離散値、副作用の重篤度を表す実数値などが挙げられる。
【００２２】
さらに、データｘｎにおける長さＮのデータ列をｘ＾Ｎ＝ｘ１，…，ｘＮと定義し、副作用・重篤度情報ｙｎにおける長さＮのデータ列をｙ＾Ｎ＝ｙ１，…，ｙＮと定義する。
【００２３】
実施形態１．
図１は、本発明の第１の実施形態におけるフィードバック情報を用いた医療情報からの異常イベント抽出装置（以下、各実施形態の説明では、副作用検出装置と記す。）の例を示すブロック図である。本実施形態における副作用検出装置１００は、入力装置１０１と、入力データ記憶部１０２と、異常スコアベクトル生成手段１０３と、副作用検出手段１０４と、出力装置１０５とを備えている。入力装置１０１は、入力データ１０６を入力する。また、出力装置１０５は、副作用検出結果１０７を出力する。
【００２４】
入力装置１０１は、入力データ１０６を入力するための装置である。入力装置１０１は、例えば、外部装置から受信した入力データ１０６を、入力データ記憶部１０２に記憶させる。
【００２５】
ここで、入力データ１０６には、医療情報の他、以降の分析処理で必要とされるパラメータや、データｘｎに対する副作用の有無や重篤度を示す情報（すなわち、副作用・重篤度情報ｙｎ）など、副作用検出装置１００の動作に必要なデータが含まれる。
【００２６】
入力データ記憶部１０２は、入力データ１０６を記憶する。入力データ記憶部１０２は、例えば、磁気ディスク等により実現される。
【００２７】
図２は、本実施形態における異常スコアベクトル生成手段１０３の例を示す説明図である。異常スコアベクトル生成手段１０３は、異常検出手段１＿１１１〜異常検出手段Ｍ＿１１２（以下、異常検出手段と記す。）と、異常スコア統合手段１１５とを含む。ここで、Ｍは異常検出手段の数を表す。なお、Ｍは１以上の整数である。各異常検出手段は、入力データ１０６における医療情報をもとに、それぞれ、異常検出の結果として算出されるスコアである異常スコア１＿１１３〜異常スコアＭ＿１１４（以下、異常スコアと記す。）を算出する。また、異常スコア統合手段１１５は、算出された複数の異常スコアをもとに、異常スコアベクトルを生成する。ここで、異常スコアベクトルとは、異常検出手段により算出された各異常スコアを統合した情報である。以下、異常検出手段及び異常スコア統合手段１１５の動作について詳述する。
【００２８】
異常検出手段は、任意の異常検出手法を用いて、医療情報における各データｘｎの異常スコアを算出する。具体的には、異常検出手段は、医療情報における各データｘｎが示す特異性に基づいて、各データのｘｎの異常スコアを算出する。異常スコアとは、具体的には、各データｘｎの異常性を表す情報のことであり、例えば、値が大きい程異常度が高い実数値、異常発生の有無を示す離散値、異常の種類や度合いを表すシンボル値など、任意の形式で表現される。異常スコアの具体的な例として、外れ値を表すスコア、変化点を表すスコア、教師付学習を利用した場合の副作用らしさを表すスコアなどが挙げられる。また、異常スコアには、異常性を示す所定のパターンが存在するか否かを示す値（例えば、存在する場合には１、存在しない場合には０など）も含まれる。
【００２９】
異常検出手法の具体的な例として、外れ値検出技術や、変化点検出技術、分類技術、回帰技術、特定のルールに一致するか否かを判定する方法などが挙げられる。外れ値検出技術とは、同種の系列データの中から特異な情報を抽出する技術である。例えば、データ［ｘ１，ｘ２，…，ｘ１０］が、ある医薬品の投与に関するレセプトデータであるとする。ここで、ｘ２のみが異常に医療費が高いことを示す場合、このｘ２を抽出する技術が外れ値検出技術である。また、データｘｎ（または、その一部）を多次元ベクトルとして扱い、ｘ＾Ｎに対して横断的な複数項目データに対して外れ値検出を行う方法も挙げられる。
【００３０】
変化点検出技術とは、時系列データからの急激に変化する点を検出する技術である。例えば、データ［ｘ１，ｘ２，ｘ３］が、ある医薬品の投与に関する時間的に連続したレセプトデータであるとする。このような状況において、その医薬品の処方量が急激に減少する、あるいは、別の医薬品の処方量が急激に増加することを検出する技術が、変化点検出技術である。
【００３１】
また、分類技術とは、分類モデルに基づいて、他のデータを分類する技術である。分類技術として、例えば、ある副作用の有無を含むデータｘ＾Ｎをｙ＾Ｎとして分類モデルを作成し、その分類モデルに基づいて残りのデータにおける副作用の有無を判定する方法が挙げられる。回帰技術とは、回帰モデルに基づいて、他のデータを判定する技術である。回帰技術として、例えば、ある副作用の重篤度を含むデータｘ＾Ｎをｙ＾Ｎとして回帰モデルを作成し、その回帰モデルに基づいて残りのデータにおける副作用の重篤度を判定する方法が挙げられる。
【００３２】
特定のルールに一致するか否かを判定するには、例えば、データｘｎが、「ある薬の処方直後に緊急の医療行為を行った場合には副作用の可能性が高い」と定められた特定のルールに一致するか否かを判断すればよい。
【００３３】
なお、異常検出手段が異常検出処理を行う対象のデータ（例えば、医薬品の投与に関するレセプトデータ）及び異常スコアを算出する方法（例えば、外れ値検出）は、異常検出手段ごとに予め定められる。
【００３４】
以下の説明では、異常検出手段のうちの１つを異常検出手段ｍとし、データｘ＾Ｎに対して、異常検出手段ｍが算出する異常スコアの数をＫｍとする。このとき、異常検出手段ｍが算出した異常スコアを、ｓｍｋ（ただし、ｋ＝１，…，Ｋｍ）と記す。また、異常スコアｓｍｋに紐付けられたデータｘｎのインデックスベクトルを、ｔｍｋ＝（ｔｍｋ１，…，ｔｍｋＮ）と記す。ここで、インデックスベクトルの要素をｔｍｋｎとしたとき、ｔｍｋｎ＝１とは、ｓｍｋとｘｎとが紐づいていることを表し、ｔｍｋｎ＝０とは、ｓｍｋとｘｎとが紐づいていないことを表す。
【００３５】
ただし、異常スコアとデータｘｎとの対応は、１対１対応に限られない。複数のデータｘｎに対して１つの異常スコアが対応していてもよい。すなわち、インデックスベクトルｔｍｋにおける複数の要素が１になってもよい。この場合、具体的には、異常検出手段ｍが、複数のデータｘｎに対して１つの異常スコアを算出する。例えば、データ［ｘ１，ｘ２，ｘ３］が、ある人物についての時間的に連続したデータであるとする。ここで、異常検出手段ｍがｄ番目の次元の系列［ｘ１ｄ→ｘ２ｄ→ｘ３ｄ］に対して異常検出を行う場合、データ［ｘ１，ｘ２，ｘ３］に対して１つの異常スコアが算出されることになる。
【００３６】
異常スコア統合手段１１５は、各異常検出手段が算出した異常スコアを統合した情報（すなわち、異常スコアベクトル）を作成する。具体的には、異常スコアベクトルをｗｉ、異常スコアベクトルの次元をＤｗ、出力される異常スコアベクトルの数をＮｗとしたとき、異常スコア統合手段１１５は、任意の方法を用いて、異常スコア１＿１１３（ｓ１１，…，ｓ１Ｋ１）から、異常スコアＭ＿１１４（ｓＭ１、…、ｓＭＫＭ）を統合することにより、異常スコアベクトルｗｉ＝（ｗｉ１，…，ｗｉＤｗ）を作成する。ただし、ｉ＝１、…、Ｎｗである。また、異常スコア統合手段１１５は、異常スコアベクトルｗｉに紐づいた異常スコアのインデックスベクトル（以下、ｕｉと記す。）を併せて生成する。なお、以下の説明では、異常スコア統合手段１１５が作成した異常スコアベクトルを、ｗ＾Ｄｗ＝ｗ１，…，ｗＤｗと表すこともある。
【００３７】
異常スコア統合手段１１５は、例えば、データｘｎに紐づいた異常スコアをベクトルとして並べることにより、異常スコアベクトルｗｉを構成してもよい。なお、異常スコアベクトルを作成するその他の方法については後述する。
【００３８】
副作用検出手段１０４は、医療情報に含まれる各データの副作用を検出する。具体的には、副作用検出手段１０４は、ｗ＾Ｄｗに対して任意の方法を用いて副作用検出を行う。副作用検出手段１０４は、副作用を示す情報として、例えば、異常スコア統合手段１１５が作成した異常スコアベクトルの中から、より異常性の高い異常スコアベクトルが示すデータを副作用データとして検出してもよい。また、副作用検出手段１０４は、所定の条件と比較して副作用を示す蓋然性が高い順に異常スコアベクトルを提示してもよい。
【００３９】
例えば、副作用検出手段１０４は、副作用の蓋然性を、異常スコアベクトルｗｉの加重和（以下、副作用スコアと記す。）で算出し、その副作用スコアのランキング形式で異常スコアベクトルを提示してもよい。また、副作用検出手段１０４は、所定の閾値より大きい副作用スコアを持つ異常スコアベクトルを、副作用を示す情報として検出してもよい。なお、異常スコアベクトルｗｉに紐づいたデータは、異常スコアベクトルｗｉに紐づいた異常スコアのインデックスベクトルｕｉ及びデータｘｎのインデックスベクトルｔｍｋを参照することで特定できる。
【００４０】
他にも、副作用検出手段１０４は、副作用のあるデータと紐づいた異常スコアベクトルと、副作用のないデータと紐づいた異常スコアベクトルに対して分類モデルを学習してもよい。このとき、副作用検出手段１０４は、その分類モデルに基づき、残りのデータに対して副作用の有無（蓋然性）を判定してもよい。
【００４１】
ここで、上記分類モデルの学習方法について、具体的な動作を説明する。まず、副作用検出手段１０４は、Ｄｗ個の異常スコアベクトルそれぞれに対して、紐づいている入力データをもとにラベル付けを行う。こうすることにより、例えば、異常スコアベクトルｗ１，ｗ２，ｗ３に対して、異常スコアベクトルｗ１は、「副作用あり」、異常スコアベクトルｗ２は、「副作用なし」、異常スコアベクトルｗ３は、副作用の有無が紐づいていない、という結果を得ることが出来る。次に、副作用検出手段１０４は、「副作用あり」とラベル付けされた異常スコアベクトルと、「副作用なし」とラベル付けされた異常スコアベクトルを用いて、副作用の有無を判定する分類モデルを学習する。分類モデルは任意であり、例えば、ロジスティック回帰モデル、ナイーブベイズモデル、決定木などが分類モデルとして挙げられる。次に、副作用検出手段１０４は、学習した分類モデルを用いて、副作用の有無が紐づいていない異常スコアベクトルの副作用の有無を判定する。
【００４２】
なお、本例では、上述のように教師付学習による学習方法を利用する場合について説明した。ただし、副作用検出手段１０４が利用する学習方法は、教師付学習に限定されない。副作用検出手段１０４は、例えば、副作用の有無がラベル付けされたデータと、ラベル付けされていないデータを同時に利用して分類モデルを学習する半教師付の学習方法を利用してもよい。半教師付の分類学習として、例えば、ラプラス・サポートベクトルマシンが挙げられる。
【００４３】
また、副作用検出手段１０４は、副作用のあるデータと紐づいた異常スコアベクトルと、副作用のないデータと紐づいた異常スコアベクトルに対して重篤度の回帰モデルを学習してもよい。このとき、副作用検出手段１０４は、その回帰モデルに基づいて、条件付期待値が所定の値以上になる異常スコアベクトルを抽出してもよい。
【００４４】
なお、副作用検出手段１０４は、必要に応じて、入力データ記憶部１０２から異常スコアベクトルと紐づいた入力データを読み込み、副作用検出に利用してもよい。例えば、性別及び年齢で副作用の発現確率に差がある場合、副作用検出手段１０４は、入力データ記憶部１０２から性別及び年齢を表す情報を読み取り、読み取った情報を利用して副作用検出を行ってもよい。このように、異常スコアベクトルに紐づいた入力データ記憶部１０２のデータを利用することで、副作用検出の精度を高めることができる。
【００４５】
また、副作用検出手段１０４は、副作用の検出結果として、データｘｎに対する基本的な統計量を作成するようにしてもよい。データｘｎに対する統計量として、例えば、副作用が疑われる異常スコアベクトル紐づいた入力データの男女比、年齢比、身長や体重の分布、投与薬剤の分布、医療費の平均値や分散などが挙げられる。
【００４６】
上記説明では、異常スコア統合手段１１５が、ある特定の算出方法に従って１種類の異常スコアベクトルを作成し、副作用検出手段１０４が、作成された異常スコアベクトルに対して副作用検出を行う場合について説明した。ただし、異常スコア統合手段１１５が作成する異常スコアベクトルは、１種類に限定されない。また、副作用検出手段１０４は、１つだけでなく、複数存在してもよい。
【００４７】
図３は、副作用検出手段の他の例を示す説明図である。図３に例示する拡張副作用検出手段１０８は、副作用検出手段１＿１２３〜副作用検出手段Ｌ＿１２４と、副作用検出結果統合手段１２５とを備えている。ここで、Ｌは、副作用検出手段の数を示す。また、異常スコアベクトル生成手段１０３は、Ｌ種類の異常スコアベクトル１＿１２１〜異常スコアベクトルＬ＿１２２を作成する。
【００４８】
各副作用検出手段１＿１２３〜副作用検出手段Ｌ＿１２４は、異常スコア統合手段１１５が作成したそれぞれに対応する異常スコアベクトルに基づき、任意の方法で副作用検出を行う。なお、各副作用検出手段１＿１２３〜副作用検出手段Ｌ＿１２４が対象とする異常スコアベクトルの種類及び副作用検出方法は、予め定めておけばよい。また、異常スコア統合手段１１５がＬ種類の異常スコアベクトルを作成する場合、各副作用検出手段１＿１２３〜副作用検出手段Ｌ＿１２４が利用する異常スコアベクトルについての情報を予め定めておき、異常スコア統合手段１１５は、その情報に基づいて異常スコアベクトルを作成すればよい。このとき、異常スコアベクトルの作成方法は、異常スコアベクトル１＿１２１〜異常スコアベクトルＬ＿１２２ごと任意であり、異なっていてもよく、同一であってもよい。
【００４９】
また、この場合、異常スコア統合手段１１５は、異常スコアを単純にベクトル化して異常スコアベクトルを作成するだけでなく、異常スコア１〜Ｍのクロス項（２つ以上の乗算の項）まで考慮して異常スコアベクトルを作成してもよい。他にも、異常スコア統合手段１１５は、異常スコアを並べたベクトルに主成分分析などの射影を適用して異常スコアベクトルを生成してもよい。なお、射影の方法は異常スコアベクトル１〜異常スコアベクトルＬで異なっていてもよい。
【００５０】
副作用検出結果統合手段１２５は、副作用検出手段１＿１２３〜副作用検出手段Ｌ＿１２４それぞれの副作用検出結果を統合して、最終的な副作用検出結果を生成する。具体的には、副作用検出結果統合手段１２５は、各副作用検出手段１＿１２３〜副作用検出手段Ｌ＿１２４による副作用検出結果（以下、副作用検出結果１〜Ｌと記す。）として出力されたＬ個の判定値（例えば、副作用が疑われるか否かを示すバイナリ値、判定関数の値）に基づいて、最終的な副作用検出結果を生成する。
【００５１】
副作用検出結果統合手段１２５は、例えば、Ｌ個の判定値の重み付き和を算出し、その算出結果をランキング形式で提示してもよい。また、副作用検出結果統合手段１２５は、副作用検出結果１〜Ｌとして出力されるＬ個の判定値を並べたベクトル及び対応する副作用のラベルを利用して、副作用らしさを表す関数を学習してもよい。ただし、この場合、副作用のラベルは、全てのベクトルに存在しなくてもよい。
【００５２】
以上のことから、図２に例示する副作用検出手段１０４と、図３に例示する拡張副作用検出手段１０８とを比較すると、副作用検出手段１０４は、ある特定の算出方法に従って異常スコアベクトルを作成し、その異常スコアベクトルに対して副作用検出を行う。一方、拡張副作用検出手段１０８では、副作用検出手段１＿１２３〜副作用検出手段Ｌ＿１２４がＬ種類の異なる算出方法によって作成された異常スコアベクトルそれぞれに対して副作用検出を実施する。そして、副作用検出結果統合手段１２５が、各副作用検出の結果を統合して、最終的な副作用検出結果を生成する。
【００５３】
ここで、図３に例示する構成による動作の具体例について説明する。例えば、異常スコア統合手段１１５が年代や性別ごとに異なる異常スコアベクトルを生成し、副作用検出結果統合手段１２５が、各年代及び性別ごとに副作用検出手段１＿１２３〜副作用検出手段Ｌ＿１２４が作成した副作用検出結果を統合する。そして、副作用検出結果統合手段１２５が、最も副作用の疑わしいものから順位づけをした副作用検出結果を作成する。このようにすることで、例えば、年代や性別によって副作用の発現の仕方が異なる場合に、年代や性別ごとに最も副作用の疑わしいものを推測することが可能になる。
【００５４】
出力装置１０５は、副作用検出手段１０４又は拡張副作用検出手段１０８が作成した副作用検出結果１０７を出力する。
【００５５】
異常スコアベクトル生成手段１０３（より具体的には、異常検出手段１＿１１１〜異常検出手段Ｍ＿１１２と、異常スコア統合手段１１５）と、副作用検出手段１０４とは、プログラム（副作用検出プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。同様に、異常スコアベクトル生成手段１０３と、拡張副作用検出手段１０８（より詳しくは、副作用検出手段１＿１２３〜副作用検出手段Ｌ＿１２４と、副作用検出結果統合手段１２５）とは、プログラム（副作用検出プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。例えば、プログラムは、副作用検出装置１００の記憶部（図示せず）に記憶され、ＣＰＵは、そのプログラムを読み込み、プログラムに従って、異常スコアベクトル生成手段１０３及び副作用検出手段１０４、または、異常スコアベクトル生成手段１０３及び拡張副作用検出手段１０８として動作してもよい。
【００５６】
また、異常スコアベクトル生成手段１０３（より具体的には、異常検出手段１＿１１１〜異常検出手段Ｍ＿１１２と、異常スコア統合手段１１５）と、副作用検出手段１０４とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。同様に、異常スコアベクトル生成手段１０３と、拡張副作用検出手段１０８（より詳しくは、副作用検出手段１＿１２３〜副作用検出手段Ｌ＿１２４と、副作用検出結果統合手段１２５）とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。
【００５７】
次に、本実施形態における副作用検出装置の動作を説明する。図４は、副作用検出手段１０４を備えた副作用検出装置１００の動作の例を示すフローチャートである。まず、入力装置１０１は、入力データ１０６が入力されると、そのデータを入力データ記憶部１０２へ記憶させる（ステップＳ１００）。次に、各異常検出手段が、入力データ１０６をもとに、それぞれ異常スコアを算出する（ステップＳ１０１）。異常スコアが１からＭまで算出されていない場合（ステップＳ１０２におけるＮｏ）、各異常検出手段は、異常スコアの算出処理を繰り返す。一方、異常スコアが１からＭまで算出された場合（ステップＳ１０２におけるＹｅｓ）、異常スコア統合手段１１５は、算出された異常スコア１〜異常スコアＭに基づいて、異常スコアベクトルを生成する（ステップＳ１０３）。そして、副作用検出手段１０４が、異常スコアベクトルに対する副作用検出を実施する（ステップＳ１０４）。最後に、副作用検出手段１０４は、出力装置１０５に、副作用検出結果を出力させる（ステップＳ１０５）。
【００５８】
また、図５は、図３に例示する拡張副作用検出手段１０８を備えた副作用検出装置１００の動作の例を示すフローチャートである。入力データ１０６が入力され、各異常検出手段が異常スコアを算出するステップＳ１００〜Ｓ１０２までの処理は、図４における処理と同様である。
【００５９】
異常スコアが算出されると、異常スコア統合手段１１５は、Ｌ種類の異常スコアベクトルを生成する（ステップＳ１０６）。拡張副作用検出手段１０８（より具体的には、各副作用検出手段１＿１２３〜副作用検出手段Ｌ＿１２４）は、各異常スコアベクトルに対して副作用検出を行う（ステップＳ１０７）。異常スコアベクトル１＿１２１〜異常スコアベクトルＬ＿１２２全てに対する副作用検出が完了していない場合（ステップＳ１０８におけるＮｏ）、拡張副作用検出手段１０８は、残りの異常スコアベクトルに対する副作用検出処理を行う。一方、異常スコアベクトル１＿１２１〜異常スコアベクトルＬ＿１２２全てに対する副作用検出が完了した場合（ステップＳ１０８におけるＹｅｓ）、副作用検出結果統合手段１２５は、各副作用検出結果を統合する（ステップＳ１０９）。そして、副作用検出結果統合手段１２５は、出力装置１０５に、副作用検出結果を出力させる（ステップＳ１０５）。
【００６０】
すなわち、副作用検出装置１００が拡張副作用検出手段１０８を備えている場合、拡張副作用検出手段１０８が１番目からＬ番目までの副作用検出を実施する（図５におけるステップＳ１０６〜Ｓ１０８）点、及び、その副作用検出結果を副作用検出結果統合手段１２５が統合する（図５におけるステップＳ１０９）点において、図４における処理（すなわち、副作用検出手段１０４が実施する処理）と異なる。
【００６１】
以上のように、本実施形態によれば、異常検出手段が、各データｘｎの異常スコアを、各データの特異性に基づいて算出する。また、異常スコア統合手段１１５が、異常スコアを統合して異常スコアベクトルを作成する。その後、副作用検出手段１０４が、異常スコアベクトルが示す副作用の蓋然性を所定の規則（例えば、異常スコアの重み付き和、分類モデルや回帰モデル）に基づいて判断する。そして、副作用検出手段１０４は、その蓋然性が予め定められた条件（例えば、所定の閾値、分類モデルや回帰モデルの学習結果）を満たす異常スコアベクトルを、副作用を示す情報として検出する（例えば、対象の異常スコアベクトルを抽出する、または、ランキング形式で提示する、など）。このような構成により、医療に関する情報から医薬品の未知の副作用を抽出できる。そのため、市場で発生し得る医薬品の副作用を迅速に検出することが可能になる。
【００６２】
具体的には、医療情報のデータを異常スコアで表現することにより、様々な副作用に共通するデータの性質（例えば、副作用が発生すると処方量が急激に変化する、医療費が急激に増加する、など）に基づいて副作用を検出することが出来る。すなわち、異常スコアを用いて各情報を特徴づけ、これらの情報に基づいて副作用検出を行うため、副作用ＤＢに記録された既知の副作用だけでなく、記録されていない副作用を検出する事が可能となる、そのため、例えば、「ある薬効群にはどういう副作用が発生するか」というような疫学的な知見だけでは検出できない未知の副作用を検出することが可能になる。
【００６３】
また、一般的に、カルテ情報、レセプト情報、健康診断情報、診断群分類（ＤＰＣ）情報などには、発生した疾病は記載されていても、それが副作用か否かまでは記載されていないことがほとんどである。そのため、一般的な副作用検出技術では、副作用の検出にこれらの情報を活用することは困難である。しかし、本実施形態によれば、副作用ＤＢの情報だけでなく、カルテ、レセプトなど多様な医療情報を利用することができるため、市場で発生した副作用を迅速に発見することが可能になる。
【００６４】
実施形態２．
図６は、本発明の第２の実施形態におけるフィードバック情報を用いた医療情報からの異常イベント抽出装置（副作用検出装置）の例を示すブロック図である。なお、第１の実施形態と同様の構成については、図１と同一の符号を付し、説明を省略する。本実施形態における副作用検出装置２００は、入力装置１０１と、入力データ記憶部１０２と、異常スコアベクトル生成手段１０３と、副作用検出手段１０４と、特徴抽出手段２０１と、出力装置２０２とを備えている。入力装置１０１は、入力データ１０６を入力する。また、出力装置２０２は、副作用検出結果２０３を出力する。
【００６５】
すなわち、本実施形態における副作用検出装置２００は、特徴抽出手段２０１を備えている点において第１の実施形態における副作用検出装置１００と異なる。また、第１の実施形態における副作用検出装置１００の出力装置１０５及び副作用検出結果１０７が、本実施形態における副作用検出装置２００では出力装置２０２及び副作用検出結果２０３に置き換わっている点で両者は異なる。それ以外の構成については、第１の実施形態と同様である。
【００６６】
出力装置２０２は、第１の実施形態における出力装置１０５の機能に加えて、後述する特徴抽出手段２０１が抽出した結果を出力する機能を持つ。また、副作用検出結果２０３には、第１の実施形態における副作用検出結果１０７の内容に加えて、特徴抽出手段２０１が抽出した結果が含まれる。
【００６７】
特徴抽出手段２０１は、副作用検出手段１０４が検出した副作用検出結果、または、入力データ記憶部１０２から読み込んだ入力データをもとに、任意の方法で副作用検出結果に対する特徴抽出を行う。すなわち、特徴抽出手段２０１は、副作用を示す情報として検出された異常スコアベクトル、または、その異常スコアベクトルによって特定される入力データから特徴的な要素を抽出する。
【００６８】
特徴的な要素を抽出する具体的な例として、副作用が疑われる異常スコアベクトルや、それに紐づく入力データの特徴的な要素を抽出する方法が挙げられる。特徴的な要素を抽出する方法の一例として、主成分分析を利用する方法について説明する。特徴抽出手段２０１は、副作用検出結果として副作用が疑われる異常スコアベクトルに対して主成分分析を適用し、主成分スコアの大きいベクトル要素を特徴的な要素として抽出する。ここで、副作用が疑われる異常スコアベクトルには、副作用と判定された異常スコアベクトルや、副作用検出結果のランキングが上位の異常スコアベクトルが含まれる。
【００６９】
なお、特徴抽出手段２０１が特徴的な要素を抽出する方法は、上記方法に限定されない。特徴抽出手段２０１は、例えば、副作用が疑われる異常スコアベクトルと副作用の可能性が低い異常スコアベクトルとの間で特徴的に差のある要素、及び、これらの異常スコアベクトルに紐づく入力データ間で特徴的に差のある要素を、特徴的な要素として抽出してもよい。特徴的に差のある要素を抽出する具体的な方法としては、副作用の疑わしいデータと副作用の可能性が低いデータのそれぞれ主成分分析を行い、主成分スコアの高い特徴的な要素を抽出し、さらに両者に「共通しない」要素を抽出する方法が挙げられる。
【００７０】
他にも、特徴抽出手段２０１は、副作用の疑わしいデータと、副作用の可能性の低いデータとの間で判別分析を行い、その射影ベクトルの絶対値が大きな要素を取り出すことで、特徴的な要素を抽出してもよい。
【００７１】
異常スコアベクトル生成手段１０３と、副作用検出手段１０４と、特徴抽出手段２０１とは、プログラム（副作用検出プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。また、異常スコアベクトル生成手段１０３と、副作用検出手段１０４と、特徴抽出手段２０１とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。
【００７２】
次に、本実施形態における副作用検出装置の動作を説明する。図７は、第２の実施形態における副作用検出装置２００の動作の例を示すフローチャートである。入力データ１０６が入力され、副作用検出が行われるステップＳ１００〜Ｓ１０４までの処理は、図４におけるステップＳ１００〜Ｓ１０４の処理と同様である。
【００７３】
副作用検出手段１０４が副作用を検出すると、特徴抽出手段２０１は、副作用検出結果または入力データ１０６から特徴の抽出を行う（ステップＳ２００）。そして、特徴抽出手段２０１は、副作用検出結果及び特徴抽出結果を出力装置２０２に出力させる（ステップＳ１０５）。以上のように、副作用検出装置２００の動作は、副作用検出装置１００の動作と比較して、特徴を抽出する処理（図７におけるステップＳ２００）が含まれている点でのみ相違する。
【００７４】
以上のように、本実施形態では、特徴抽出手段２０１が、副作用を示す情報として検出された異常スコアベクトル、または、その異常スコアベクトルによって特定される入力データ１０６から特徴的な要素を抽出する。具体的には、本実施形態では、単に副作用の疑わしいデータや、その時の異常スコアベクトルだけでなく、そのデータに特徴的な点を抽出する。そのため、ユーザが最終的に副作用を分析するための有用な情報を提供する事が可能となる。これは、未知の副作用の検出を目的とする際には、ユーザにもその特徴は事前にわからないため、特に効果が高いと言える。
【００７５】
実施形態３．
図８は、本発明の第３の実施形態におけるフィードバック情報を用いた医療情報からの異常イベント抽出装置（副作用検出装置）の例を示すブロック図である。なお、第２の実施形態と同様の構成については、図１と同一の符号を付し、説明を省略する。本実施形態における副作用検出装置３００は、入力装置１０１と、入力データ記憶部１０２と、異常スコアベクトル生成手段３０１と、拡張副作用検出手段３０２と、拡張特徴抽出手段３０３と、副作用検出結果記憶部３０４と、フィードバック記憶部３０５と、フィードバック入力装置３０６と、出力装置２０２とを備えている。入力装置１０１は、入力データ１０６を入力する。また、出力装置２０２は、副作用検出結果２０３を出力する。また、フィードバック入力装置３０６は、フィードバック情報３０７を入力する。
【００７６】
すなわち、本実施形態における副作用検出装置３００は、副作用検出結果記憶部３０４と、フィードバック記憶部３０５と、フィードバック入力装置３０６とを備えている点において第２の実施形態における副作用検出装置２００と異なる。また、第２の実施形態における異常スコアベクトル生成手段１０３、副作用検出手段１０４及び特徴抽出手段２０１が、本実施形態における副作用検出装置３００では異常スコアベクトル生成手段３０１、拡張副作用検出手段３０２及び拡張特徴抽出手段３０３に置き換わっている点で両者は異なる。また、第３の実施形態における副作用検出装置３００では、フィードバック入力装置３０６がフィードバック情報３０７を入力する点で第２の実施形態における副作用検出装置２００と異なる。それ以外の構成については、第２の実施形態と同様である。
【００７７】
フィードバック情報３０７は、副作用の分析に用いられる情報であり、例えば、ユーザの知識や経験則に基づく情報や、副作用を分析する観点を示す情報、異常スコアを算出するための処理方法や、入力された情報から特徴的な要素を抽出する処理方法など、任意の情報が含まれる。また、フィードバック情報３０７に含まれる情報には、その情報が用いられる処理や、その処理が行われる手段を識別する情報が含まれていてもよい。具体的には、フィードバック情報３０７は、異常スコアベクトル生成手段３０１、拡張副作用検出手段３０２及び拡張特徴抽出手段３０３が行う各処理で使用される。そのため、フィードバック情報３０７の具体例については、後述する異常スコアベクトル生成手段３０１、拡張副作用検出手段３０２及び拡張特徴抽出手段３０３の説明において記載する。
【００７８】
フィードバック入力装置３０６は、フィードバック情報３０７を入力するための装置である。具体的には、フィードバック入力装置３０６は、例えば、ユーザが入力するフィードバック情報３０７を、フィードバック記憶部３０５に記憶させる。また、フィードバック入力装置３０６は、後述する副作用検出結果記憶部３０４に記憶された分析情報もフィードバック情報としてフィードバック記憶部３０５に記憶させる。
【００７９】
フィードバック記憶部３０５は、フィードバック情報３０７を記憶する。フィードバック記憶部３０５は、例えば、磁気ディスク等により実現される。
【００８０】
副作用検出結果記憶部３０４は、拡張副作用検出手段３０２が検出した副作用の結果、及び、拡張特徴抽出手段３０３が抽出した特徴的な要素を記憶する。なお、副作用検出結果記憶部３０４に記憶されたこれらの情報は、フィードバック情報としてフィードバック入力装置３０６に入力される。
【００８１】
図９は、本実施形態における異常スコアベクトル生成手段３０１の例を示す説明図である。異常スコアベクトル生成手段３０１は、第一フィードバック反映手段３１１と、異常検出手段１＿１１１〜異常検出手段Ｍ＿１１２（すなわち、異常検出手段）と、異常スコア統合手段１１５とを含む。すなわち、本実施形態における異常スコアベクトル生成手段３０１は、第１の実施形態における異常スコアベクトル生成手段１０３と比較して、第一フィードバック反映手段３１１を有する点において異なる。
【００８２】
また、異常スコアベクトル生成手段３０１が、各異常検出手段に対して、入力データ記憶部１０２に記憶された情報及びフィードバック記憶部３０５に記憶された情報の両方の情報を使って、異常スコアを算出させる指示を行う点において、第１の実施形態と異なる。また、第一フィードバック反映手段３１１が、フィードバック記憶部３０５からフィードバック情報を読み込み、各異常検出手段および異常スコア統合手段１１５へ、その情報を任意の方法を用いて反映させる点において、第１の実施形態と異なる。以下、第一フィードバック反映手段３１１の処理について説明する。
【００８３】
第一フィードバック反映手段３１１は、フィードバック情報３０７に基づいて、異常検出手段の動作を制御する。具体的には、異常スコアを作成する際に用いられる情報（例えば、既に分析済みの情報や、異常スコアを算出するための処理方法）がフィードバック情報３０７として入力された場合に、第一フィードバック反映手段３１１は、異常検出手段に、その情報に基づいて異常スコアを作成させる。なお、第一フィードバック反映手段３１１がフィードバック情報３０７に基づいて異常検出手段の動作を制御することを、第一フィードバック反映手段３１１がフィードバック情報を反映する、と記すこともある。
【００８４】
第一フィードバック反映手段３１１がフィードバック情報を反映する方法の例として、新しい異常検出手段の追加や、現在利用している異常検出手段の削除が挙げられる。ここで、新しい異常検出手段の追加とは、異常スコアを検出する新たな処理を追加することを意味する。また、現在利用している異常検出手段の削除とは、今まで行われていた異常スコアの検出処理の一部を行わないようにすることを意味する。フィードバックの反映処理として異常検出手段の追加や削除が行われる場合、フィードバック反映前後で、利用される異常検出手段の数と種類が変更になり（すなわち、異常スコアを検出する処理が変更になり）、最終的に生成される異常スコアベクトルも変更になる。
【００８５】
ここで、第一フィードバック反映手段３１１が、異常検出手段を追加する動作の一例を説明する。例えば、ユーザ等の指示により、フィードバック情報３０７として、（１）［「新しい異常検出手段の定義」及び「追加」］という情報がフィードバック入力装置３０６に入力され、フィードバック記憶部３０５に記憶される。次に、追加のタイミングと同時、または、別のタイミングで、（２）［「フィードバックの反映」］というフィードバック情報３０７が入力されると、この入力をトリガとして、第一フィードバック反映手段３１１は、異常検出手段の追加を行うと判断する。削除の場合の判断方法も上記の方法と同様である。なお、本例の場合、フィードバック情報３０７として、（１）で示す情報が入力され、（２）で示す情報が入力されない場合、（１）で示す情報のみが蓄積されていく。そして、（２）で示す情報が入力されタイミングで、（１）で示す複数の情報が一度に反映される。ただし、（２）で示す情報を入力するタイミングで、反映させる情報を選択してもよい。
【００８６】
他にも、第一フィードバック反映手段３１１は、各異常検出手段に対して、入力データ記憶部１０２に記憶された情報及びフィードバック記憶部３０５に記憶された情報の両方の情報を使って、異常スコアを算出させる指示を行ってもよい。具体的には、例えば、「ある２つの薬剤を同時に飲んだ場合には副作用の危険が高い」というフィードバック情報が入力されたとする。この場合に、第一フィードバック反映手段３１１は、該当するデータの異常スコアベクトルを高く補正できるよう、各異常検出手段に指示を行ってもよい。異常スコアベクトル生成手段３０１（より具体的には、各異常検出手段）へ、このようなフィードバック情報の反映処理を行うことで、第一フィードバック反映手段３１１は、新しい異常検出手段を追加することなく、新しい異常スコアベクトルを定義することが出来る。
【００８７】
第一フィードバック反映手段３１１がフィードバック情報を反映する方法の他の例として、副作用の有無や重篤度の情報を、副作用検出結果２０３で副作用が疑わしいと判定されたデータに対するフィードバック情報として与えることが挙げられる。このような情報を、副作用の有無や重篤度の情報を利用する異常検出手段へ反映することによって、異常検出の精度を向上させることができる。
【００８８】
さらに、第一フィードバック反映手段３１１は、副作用検出結果を参照し、異常スコアベクトルに対して、副作用の有無や重篤度の情報を与えてもよい。具体的には、第一フィードバック反映手段３１１は、異常スコアベクトルｗｉに紐づいているデータｘｎに、新たな副作用・重篤度情報ｙｎを関連付けてもよい。
【００８９】
以上のように、第一フィードバック反映手段３１１が異常スコアベクトルの生成処理にフィードバック情報を反映させることで、様々な効果を得ることが出来る。例えば、新しい観点からの副作用検出処理（すなわち、新しい副作用の検出）、副作用の誤検出率の低減、狙いを絞った副作用の検出処理（例えば、特定の薬効群にのみ有効な異常スコアベクトルを構成する）などが可能になる。
【００９０】
図１０は、本実施形態における拡張副作用検出手段３０２の例を示す説明図である。拡張副作用検出手段３０２は、第二フィードバック反映手段３２１と、副作用検出手段１０４とを含む。本実施形態における拡張副作用検出手段３０２は、第１の実施形態における副作用検出手段１０４と比較して、第二フィードバック反映手段３２１を有する点において異なる。また、第二フィードバック反映手段３２１が、フィードバック記憶部３０５からフィードバック情報を読み込み、副作用検出手段１０４へ、その情報を任意の方法を用いて反映させる点において、第１の実施形態と異なる。以下、第二フィードバック反映手段３２１の処理について説明する。
【００９１】
第二フィードバック反映手段３２１は、フィードバック情報３０７に基づいて、副作用検出手段１０４の動作を制御する。具体的には、副作用を検出する際に用いられる情報（例えば、既に分析済みの情報や、副作用を検出する観点を示す情報）がフィードバック情報３０７として入力された場合に、第二フィードバック反映手段３２１は、拡張副作用検出手段３０２に、その情報に基づいて副作用を検出させる。なお、第二フィードバック反映手段３２１がフィードバック情報３０７に基づいて副作用検出手段１０４の動作を制御することを、第二フィードバック反映手段３２１がフィードバック情報を反映する、と記すこともある。
【００９２】
第二フィードバック反映手段３２１がフィードバック情報を反映する方法の例として、副作用検出結果２０３で副作用が疑わしい（蓋然性が高い）と判定されたデータに、副作用の有無や重篤度の情報をフィードバック情報として含めることが挙げられる。例えば、副作用検出手段１０４が、副作用のあるデータと紐づいた異常スコアベクトルと、副作用のないデータと紐づいた異常スコアベクトルに対して分類モデルを学習する際、学習対象とする「副作用のあるデータ」が増加する。そのため、分類モデルの精度を向上させることが出来る。また、第二フィードバック反映手段３２１は、副作用の有無を判断したデータにラベル付けを行ってもよい。なお、ラベル付けする対象のデータは一部であってもよい。このようなラベルを付与することで、各データに対する副作用の有無が明確になるため、分類モデルの精度を向上させることが出来る。
【００９３】
以上、副作用検出手段１０４が、分類モデルを学習する場合について説明した。他にも、回帰モデルや、ランキングモデルなど、副作用検出手段１０４が副作用のラベルや重篤度を利用して学習する他のモデルに関しても同様に適用できる。このように、分析された情報を副作用検出に利用する（例えば、副作用検出モデルの学習データとして利用する、副作用検出結果のランキングの補正に利用する）ことにより、副作用検出の精度を向上させることができる。
【００９４】
また、副作用検出手段１０４は、副作用の検出結果を、副作用検出結果記憶部３０４に記憶させる。
【００９５】
図１１は、本実施形態における拡張特徴抽出手段３０３の例を示す説明図である。拡張特徴抽出手段３０３は、第三フィードバック反映手段３３１と、特徴抽出手段２０１とを含む。本実施形態における拡張特徴抽出手段３０３は、第２の実施形態における特徴抽出手段２０１と比較して、第三フィードバック反映手段３３１を有する点において異なる。また、第三フィードバック反映手段３３１が、フィードバック記憶部３０５からフィードバック情報を読み込み、特徴抽出手段２０１へその情報を任意の方法を用いて反映させる点において、第２の実施形態と異なる。以下、第三フィードバック反映手段３３１の処理について説明する。
【００９６】
第三フィードバック反映手段３３１は、フィードバック情報３０７に基づいて、拡張特徴抽出手段３０３の動作を制御する。具体的には、入力データ又は副作用検出結果から特徴的な要素を抽出する際に用いられる情報（例えば、既に分析済みの情報や、入力された情報から特徴的な要素を抽出する処理方法）がフィードバック情報３０７として入力された場合に、第三フィードバック反映手段３３１は、拡張特徴抽出手段３０３に、その情報に基づいて上記情報の中から特徴的な要素を検出させる。なお、第三フィードバック反映手段３３１がフィードバック情報３０７に基づいて拡張特徴抽出手段３０３の動作を制御することを、第三フィードバック反映手段３３１がフィードバック情報を反映する、と記すこともある。
【００９７】
第三フィードバック反映手段３３１がフィードバック情報を反映する方法の例として、新しい特徴抽出手段の追加や、現在利用している特徴抽出手段の削除が挙げられる。ここで、新しい特徴抽出手段の追加とは、特徴的な要素を抽出する新たな処理を追加することを意味する。また、現在利用している特徴抽出手段の削除とは、今まで行われていた特徴的な要素の抽出処理の一部を行わないようにすることを意味する。なお、第三フィードバック反映手段３３１が新しい特徴抽出手段の追加や、現在利用している特徴抽出手段の削除を行う方法は、第一フィードバック反映手段３１１が、新しい異常検出手段の追加や、現在利用している異常検出手段の削除を行う方法と同様である。例えば、フィードバック情報として、特徴的な要素を抽出する新たな処理方法が入力された場合、第三フィードバック反映手段３３１が新しい特徴抽出手段を追加してもよい。
【００９８】
また、第三フィードバック反映手段３３１は、フィードバック情報として、副作用の有無や重篤度の情報（例えば、異常スコアや副作用検出結果に対して重要又は非重要という情報、禁忌情報など）を特徴抽出手段２０１に与えてもよい。このような情報を与えることにより、例えば、もとの入力データに副作用の有無や重篤度情報が含まれていない場合であっても、特徴抽出手段２０１が副作用の有無や重篤度情報に基づく特徴抽出（例えば、判別分析など）を行うことが可能になる。
【００９９】
また、例えば、特徴抽出手段２０１が副作用の疑わしいデータと副作用の可能性が低いデータの間の差を特徴として抽出する処理を行う場合にも、フィードバック情報として副作用の有無や重篤度情報を特徴抽出手段２０１に与えることは有効である。フィードバック情報として副作用の有無や重篤度情報を特徴抽出手段２０１に与えることにより、特徴抽出手段２０１が、副作用が疑わしくかつ副作用有りのデータと、副作用の可能性が低くかつ副作用無しのデータを重要視して、特徴抽出を行うことが可能になる。
【０１００】
また、特徴抽出手段２０１は、抽出した特徴を示す情報を、副作用検出結果記憶部３０４に記憶させる。
【０１０１】
なお、上記説明では、第２の実施形態における異常スコアベクトル生成手段１０３を異常スコアベクトル生成手段３０１に、副作用検出手段１０４を拡張副作用検出手段３０２に、特徴抽出手段２０１を拡張特徴抽出手段３０３に、それぞれ全て置き換えた場合について説明した。ただし、本実施形態における副作用検出装置３００は、少なくとも上記の一部を置き換えた構成であってもよい。その場合、置き換えられた各手段（具体的には、異常スコアベクトル生成手段３０１、拡張副作用検出手段３０２及び拡張特徴抽出手段３０３）が、フィードバック情報を用いて本実施形態で説明した処理を行えばよい。
【０１０２】
また、本実施形態の説明について、第２の実施形態と比較して説明したが、第１の実施形態における副作用検出装置１００に対してフィードバック処理を行うようにしてもよい。具体的には、異常スコアベクトル生成手段１０３を異常スコアベクトル生成手段３０１に、副作用検出手段１０４を拡張副作用検出手段３０２にそれぞれ置き換えればよい。
【０１０３】
異常スコアベクトル生成手段３０１（より具体的には、第一フィードバック反映手段３１１と、異常検出手段１＿１１１〜異常検出手段Ｍ＿１１２（すなわち、異常検出手段）と、異常スコア統合手段１１５）と、拡張副作用検出手段３０２（より具体的には、第二フィードバック反映手段３２１と、副作用検出手段１０４）と、拡張特徴抽出手段３０３（より具体的には、第三フィードバック反映手段３３１と、特徴抽出手段２０１）とは、プログラム（副作用検出プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。また、異常スコアベクトル生成手段３０１と、拡張副作用検出手段３０２と、拡張特徴抽出手段３０３とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。
【０１０４】
次に、本実施形態における副作用検出装置の動作を説明する。図１２は、第３の実施形態における副作用検出装置３００の動作の例を示すフローチャートである。本実施形態における副作用検出装置３００の動作は、第２の実施形態における副作用検出装置２００の動作と比較して、フィードバックの処理を有する点で相違する。すなわち、入力データ１０６が入力され、副作用検出が行われるステップＳ１００〜Ｓ１０５までの処理は、図７におけるステップＳ１００〜Ｓ１０５の処理と同様である。
【０１０５】
副作用の検出結果及び特徴の抽出結果が副作用検出結果記憶部３０４に記憶されると、第一フィードバック反映手段３１１は、異常スコア算出処理に対するフィードバック情報がフィードバック記憶部３０５に記憶されているか否かを判断する（ステップＳ３００）。異常スコア算出処理に対するフィードバック情報が存在する場合（ステップＳ３００におけるＹｅｓ）、第一フィードバック反映手段３１１は、フィードバック情報を異常検出手段に反映させ（ステップＳ３０１）、ステップＳ１０１以降の処理を行う。
【０１０６】
異常スコア算出処理に対するフィードバック情報が存在しない場合（ステップＳ３００におけるＮｏ）、第一フィードバック反映手段３１１は、異常スコアベクトル算出処理に対するフィードバック情報がフィードバック記憶部３０５に記憶されているか否かを判断する（ステップＳ３０２）。異常スコアベクトル算出処理に対するフィードバック情報が存在する場合（ステップＳ３０２におけるＹｅｓ）、第一フィードバック反映手段３１１は、フィードバック情報を異常スコア統合手段１１５に反映させ（ステップＳ３０３）、ステップＳ１０３以降の処理を行う。
【０１０７】
異常スコアベクトル算出処理に対するフィードバック情報が存在しない場合（ステップＳ３０２におけるＮｏ）、第二フィードバック反映手段３２１は、副作用検出に対するフィードバック情報がフィードバック記憶部３０５に記憶されているか否かを判断する（ステップＳ３０４）。副作用検出に対するフィードバック情報が存在する場合（ステップＳ３０４におけるＹｅｓ）、第二フィードバック反映手段３２１は、フィードバック情報を副作用検出手段１０４に反映させ（ステップＳ３０５）、ステップＳ１０４以降の処理を行う。
【０１０８】
副作用検出に対するフィードバック情報が存在しない場合（ステップＳ３０４におけるＮｏ）、第三フィードバック反映手段３３１は、特徴抽出に対するフィードバック情報がフィードバック記憶部３０５に記憶されているか否かを判断する（ステップＳ３０６）。特徴抽出に対するフィードバック情報が存在する場合（ステップＳ３０６におけるＹｅｓ）、第三フィードバック反映手段３３１は、フィードバック情報を特徴抽出手段２０１に反映させ（ステップＳ３０７）、ステップＳ２００以降の処理を行う。
【０１０９】
一方、特徴抽出に対するフィードバック情報が存在しない場合（ステップＳ３０６におけるＮｏ）、フィードバック情報を反映させずに処理を終了する。
【０１１０】
以上のように、本実施形態によれば、フィードバック入力装置３０６が、フィードバック情報３０７を入力すると、異常検出手段、拡張副作用検出手段３０２、及び、拡張特徴抽出手段３０３は、各手段が処理を行う際に用いられる情報がフィードバック情報として入力された場合に、その情報に基づいて各処理を行う。具体的には、異常検出手段は、異常スコアを検出する際に用いられる情報がフィードバック情報として入力された場合に、その情報に基づいて異常スコアを作成する。異常スコア統合手段１１５は、異常スコアベクトルを作成する際に用いられる情報がフィードバック情報として入力された場合に、その情報に基づいて異常スコアベクトルを作成する。拡張副作用検出手段３０２は、副作用を検出する際に用いられる情報がフィードバック情報として入力された場合に、その情報に基づいて副作用を検出する。拡張特徴抽出手段３０３は、特徴抽出を行う際に用いられる情報がフィードバック情報として入力された場合に、その情報に基づいて特徴抽出を行う。このように、フィードバック情報を用いることで、蓄積された膨大な情報から副作用を抽出する作業を効率化できる。
【０１１１】
次に、本発明による、フィードバック情報を用いた医療情報からの異常イベント抽出装置（以下、単に異常イベント抽出装置と記す。）の最小構成の例を説明する。図１３は、本発明による異常イベント抽出装置の最小構成の例を示すブロック図である。本発明による異常イベント抽出装置（例えば、副作用検出装置１００）は、医療データの特異性に基づいて、各医療データの異常性を示す情報である異常情報（例えば、異常スコアベクトル）を少なくとも一つ以上作成する異常情報作成手段７１（例えば、異常スコアベクトル生成手段１０３）と、異常情報が示す副作用の蓋然性（例えば、副作用の有無）を所定の規則（例えば、異常スコアの重み付き和、分類モデルや回帰モデル）に基づいて判断し、その蓋然性が予め定められた条件（例えば、所定の閾値、分類モデルや回帰モデルの学習結果）を満たす異常情報を、副作用を示す情報として検出する副作用検出手段７２（例えば、副作用検出手段１０４）と、副作用の分析に用いられる情報であるフィードバック情報（例えば、フィードバック情報３０７）を入力するフィードバック情報入力手段７３（例えば、フィードバック入力装置３０６）とを備えている。
【０１１２】
フィードバック情報入力手段７３は、フィードバック情報として、異常情報を作成する際に用いられる情報（例えば、既に分析済みの情報や、異常スコアを算出するための処理方法、副作用の有無や重篤度の情報）と、副作用を検出する際に用いられる情報（例えば、既に分析済みの情報や、副作用を検出する観点を示す情報）のうちの少なくとも一つの情報を入力する。
【０１１３】
異常情報作成手段７１は、異常情報を作成する際に用いられる情報がフィードバック情報として入力された場合に、その情報に基づいて異常情報を作成する。また、副作用検出手段７２は、副作用を検出する際に用いられる情報がフィードバック情報として入力された場合に、その情報に基づいて副作用を検出する。
【０１１４】
そのような構成により、蓄積された膨大な情報から医薬品の副作用を抽出する作業を効率化できる。
【０１１５】
また、異常イベント抽出装置が、副作用を示す情報として検出された異常情報、または、その異常情報によって特定される医療データから特徴的な要素を抽出する特徴抽出手段（例えば、特徴抽出手段２０１）を備えていてもよい。このような構成にすることで、未知の副作用を分析する際の有用な情報をユーザに提供することが可能になる。
【０１１６】
また、フィードバック情報入力手段７３が、フィードバック情報として、特徴を抽出する際に用いられる情報（例えば、既に分析済みの情報や、入力された情報から特徴的な要素を抽出する処理方法）を入力し、特徴抽出手段が、特徴を抽出する際に用いられる情報がフィードバック情報として入力された場合、その情報に基づいて特徴を抽出してもよい。
【０１１７】
また、フィードバック情報入力手段７３が、異常情報を作成する際に用いられる情報として、異常情報を作成する新たな処理を示す情報（例えば、異常スコアを算出するための処理方法）を入力し、異常情報作成手段７１が、その処理がフィードバック情報として入力された場合に、その処理に基づいて異常情報を作成してもよい。
【０１１８】
また、異常イベント抽出装置が、副作用を示す複数の情報を統合する副作用統合手段（例えば、副作用検出結果統合手段１２５）を備えていてもよい。そして、異常情報作成手段７１が、複数の異常情報（例えば、異常スコアベクトル１＿１２１〜異常スコアベクトルＬ＿１２２）を生成し、副作用検出手段７２（例えば、副作用検出手段１＿１２３〜副作用検出手段Ｌ＿１２４）が、少なくとも１種類以上の規則に基づいて異常情報ごとに副作用の蓋然性を判断し、副作用統合手段が、副作用検出手段７２により副作用を示す情報として検出された異常情報を統合（例えば、Ｌ個の判定値に基づいて、最終的な副作用検出結果を生成）してもよい。
【０１１９】
また、異常情報作成手段７１が、（縦断的な系列データに対して、または、横断的な複数項目データに対して）外れ値検出手法または変化点検出手法を用いることにより、同種の医療データの中から特異な医療データを抽出してもよい。
【０１２０】
また、副作用検出手段７２が、異常情報に紐づいている医療データに基づいてその異常情報にラベル付けを行い、ラベル付けされた異常情報を用いて、副作用の蓋然性を判断する分類モデルを学習し、その分類モデルを用いて副作用を示す情報に分類された異常情報を検出してもよい。
【０１２１】
また、フィードバック情報入力手段７３が、副作用を検出する際に用いられる情報として、副作用検出結果（例えば、副作用検出結果２０３）において副作用の蓋然性が高いと判定されたデータに対して副作用を示す情報を入力し、副作用検出手段７２が、入力された情報を用いて分類モデルを学習してもよい。
【０１２２】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【０１２３】
（付記１）医療データの特異性に基づいて、各医療データの異常性を示す情報である異常情報を少なくとも一つ以上作成する異常情報作成手段と、前記異常情報が示す副作用の蓋然性を所定の規則に基づいて判断し、当該蓋然性が予め定められた条件を満たす異常情報を、副作用を示す情報として検出する副作用検出手段と、副作用の分析に用いられる情報であるフィードバック情報を入力するフィードバック情報入力手段とを備え、前記フィードバック情報入力手段は、フィードバック情報として、前記異常情報を作成する際に用いられる情報と、前記副作用を検出する際に用いられる情報のうちの少なくとも一つの情報を入力し、前記異常情報作成手段は、前記異常情報を作成する際に用いられる情報がフィードバック情報として入力された場合に、当該情報に基づいて異常情報を作成し、前記副作用検出手段は、前記副作用を検出する際に用いられる情報がフィードバック情報として入力された場合に、当該情報に基づいて副作用を検出することを特徴とするフィードバック情報を用いた医療情報からの異常イベント抽出装置。
【０１２４】
（付記２）副作用を示す情報として検出された異常情報、または、当該異常情報によって特定される医療データから特徴的な要素を抽出する特徴抽出手段を備えた付記１記載の異常イベント抽出装置。
【０１２５】
（付記３）フィードバック情報入力手段は、フィードバック情報として、特徴を抽出する際に用いられる情報を入力し、特徴抽出手段は、特徴を抽出する際に用いられる情報がフィードバック情報として入力された場合、当該情報に基づいて特徴を抽出する付記２記載の異常イベント抽出装置。
【０１２６】
（付記４）フィードバック情報入力手段は、異常情報を作成する際に用いられる情報として、異常情報を作成する新たな処理を示す情報を入力し、異常情報作成手段は、前記処理がフィードバック情報として入力された場合に、当該処理に基づいて異常情報を作成する付記１から付記３のうちのいずれか１つに記載の異常イベント抽出装置。
【０１２７】
（付記５）副作用を示す複数の情報を統合する副作用統合手段を備え、異常情報作成手段は、複数の異常情報を生成し、副作用検出手段は、少なくとも１種類以上の規則に基づいて異常情報ごとに副作用の蓋然性を判断し、前記副作用統合手段は、前記副作用検出手段により副作用を示す情報として検出された異常情報を統合する付記１から付記４のうちのいずれか１つに記載の異常イベント抽出装置。
【０１２８】
（付記６）異常情報作成手段は、外れ値検出手法または変化点検出手法を用いることにより、同種の医療データの中から特異な医療データを抽出する付記１から付記５のうちのいずれか１つに記載の異常イベント抽出装置。
【０１２９】
（付記７）副作用検出手段は、異常情報に紐づいている医療データに基づいて当該異常情報にラベル付けを行い、ラベル付けされた異常情報を用いて、副作用の蓋然性を判断する分類モデルを学習し、当該分類モデルを用いて副作用を示す情報に分類された異常情報を検出する付記１から付記６のうちのいずれか１つに記載の異常イベント抽出装置。
【０１３０】
（付記８）フィードバック情報入力手段は、副作用を検出する際に用いられる情報として、副作用検出結果において副作用の蓋然性が高いと判定されたデータに対して副作用を示す情報を入力し、副作用検出手段が、入力された前記情報を用いて分類モデルを学習する付記７記載の異常イベント抽出装置。
【０１３１】
（付記９）医療データの特異性に基づいて、各医療データの異常性を示す情報である異常情報を少なくとも一つ以上作成し、前記異常情報が示す副作用の蓋然性を所定の規則に基づいて判断し、当該蓋然性が予め定められた条件を満たす異常情報を、副作用を示す情報として検出し、副作用の分析に用いられる情報であるフィードバック情報として、前記異常情報を作成する際に用いられる情報と、前記副作用を検出する際に用いられる情報のうちの少なくとも一つの情報を入力し、前記異常情報を作成する際に用いられる情報がフィードバック情報として入力された場合に、その情報に基づいて前記異常情報を作成し、前記副作用を検出する際に用いられる情報がフィードバック情報として入力された場合に、その情報に基づいて前記副作用を検出することを特徴とするフィードバック情報を用いた医療情報からの異常イベント抽出方法。
【０１３２】
（付記１０）副作用を示す情報として検出された異常情報、または、当該異常情報によって特定される医療データから特徴的な要素を抽出する付記９記載の異常イベント抽出方法。
【０１３３】
（付記１１）コンピュータに、医療データの特異性に基づいて、各医療データの異常性を示す情報である異常情報を少なくとも一つ以上作成する異常情報作成処理、前記異常情報が示す副作用の蓋然性を所定の規則に基づいて判断し、当該蓋然性が予め定められた条件を満たす異常情報を、副作用を示す情報として検出する副作用検出処理、および、副作用の分析に用いられる情報であるフィードバック情報を入力するフィードバック情報入力処理を実行させ、前記フィードバック情報入力処理で、フィードバック情報として、前記異常情報を作成する際に用いられる情報と、前記副作用を検出する際に用いられる情報のうちの少なくとも一つの情報を入力させ、前記異常情報作成処理で、前記異常情報を作成する際に用いられる情報がフィードバック情報として入力された場合に、当該情報に基づいて異常情報を作成させ、前記副作用検出手処理で、前記副作用を検出する際に用いられる情報がフィードバック情報として入力された場合に、当該情報に基づいて副作用を検出させるためのフィードバック情報を用いた医療情報からの異常イベント抽出プログラム。
【０１３４】
（付記１２）コンピュータに、副作用を示す情報として検出された異常情報、または、当該異常情報によって特定される医療データから特徴的な要素を抽出する特徴抽出処理を実行させる付記１１記載の異常イベント抽出プログラム。
【０１３５】
以上、実施形態及び実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【０１３６】
この出願は、２０１０年６月２８日に出願された日本特許出願２０１０−１４６６８１を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【０１３７】
本発明は、フィードバックされる情報を用いて、医療情報から異常イベントを抽出する異常イベント抽出装置に好適に適用される。
【符号の説明】
【０１３８】
１００，２００，３００  副作用検出装置
１０１  入力装置
１０２  入力データ記憶部
１０３  異常スコアベクトル生成手段
１０４  副作用検出手段
１０５，２０２  出力装置
１０８  拡張副作用検出手段
１１１，１１２  異常検出手段
１１５  異常スコア統合手段
１２３，１２４  副作用検出手段
１２５  副作用検出結果統合手段
２０１  特徴抽出手段
３０１  異常スコアベクトル生成手段
３０２  拡張副作用検出手段
３０３  拡張特徴抽出手段
３０４  副作用検出結果記憶部
３０５  フィードバック記憶部
３０６  フィードバック入力装置
３１１  第一フィードバック反映手段
３２１  第二フィードバック反映手段
３３１  第三フィードバック反映手段
【図１】
0005900334.tif 000002
【図２】
0005900334.tif 000003
【図３】
0005900334.tif 000004
【図４】
0005900334.tif 000005
【図５】
0005900334.tif 000006
【図６】
0005900334.tif 000007
【図７】
0005900334.tif 000008
【図８】
0005900334.tif 000009
【図９】
0005900334.tif 000010
【図１０】
0005900334.tif 000011
【図１１】
0005900334.tif 000012
【図１２】
0005900334.tif 000013
【図１３】
0005900334.tif 000014