(57)【要約】【課題】報告件数の多さや増加という観点からは検出が困難な「医薬品と有害事象」の組合せを検出する技術を提供すること。【解決手段】医薬品および有害事象の症例報告データ群に基づいて、正例およびアンラベルの各組合せについて、その組合せの症例報告データ群の記載内容の特徴を表す属性データを作成する属性データ作成部１１と、正例の各組合せについての前記属性データと、学習用のアンラベルの各組合せについての属性データとを用いて、有害事象である疑わしさを示すスコアを算出する判別モデルを学習する判別モデル学習部１２と、判定対象のアンラベルの各組合せの属性データを判別モデルに入力することによりスコアを算出するスコア算出部１３と、判定対象のアンラベルの組合せから、そのスコアが選定条件を満たす組合せを抽出するデータ抽出部１４と、を備える。【選択図】      図１
2016139245.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医薬品および有害事象の正例の組合せに関する症例報告データ群と、医薬品および有害事象のアンラベルの組合せに関する症例報告データ群とに基づいて、前記正例の各組合せおよび前記アンラベルの各組合せについて、その組合せの症例報告データ群の記載内容の特徴を表す属性データを作成する属性データ作成手段と、
前記正例の各組合せについての前記属性データと、前記アンラベルの組合せのうち学習用の各組合せについての前記属性データとを用いて、有害事象である疑わしさを示すスコアを算出する判別モデルを学習する判別モデル学習手段と、
前記アンラベルの組合せのうち判定対象の各組合せについて、前記判別モデルに前記属性データを入力することにより前記スコアを算出するスコア算出手段と、
前記スコアに基づいて、上記判定対象のアンラベルの組合せから選定条件を満たす組合せを抽出するデータ抽出手段と、
を備えたデータ分析システム。
【請求項２】
前記属性データ作成手段は、前記各組合せの症例報告データ群の記載内容のうち患者の状態を表す情報について、その特徴を表す情報を、前記属性データとして生成することを特徴とする請求項１に記載のデータ分析システム。
【請求項３】
前記属性データ作成手段は、前記各組合せの症例報告データ群に含まれる各項目の各情報について、該項目に該情報が記載された症例の該組合せでの発生頻度に関する情報を、前記属性データとして生成することを特徴とする請求項１または請求項２に記載のデータ分析システム。
【請求項４】
前記正例の組合せの症例報告データ群は、前記正例の組合せにおける前記医薬品についての添付文書に記載された時期に基づく所定期間の症例報告データ群であることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のデータ分析システム。
【請求項５】
前記アンラベルの組合せの症例報告データ群は、現時点までの所定期間における前記アンラベルの組合せに関する症例報告データ群であることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載のデータ分析システム。
【請求項６】
医薬品および有害事象の正例の組合せに関する症例報告データ群と、医薬品および有害事象のアンラベルの組合せに関する症例報告データ群とに基づいて、前記正例の各組合せおよび前記アンラベルの各組合せについて、その組合せの症例報告データ群の記載内容の特徴を表す属性データを作成し、
前記正例の各組合せについての前記属性データと、前記アンラベルの組合せのうち学習用の各組合せについての前記属性データとを用いて、有害事象である疑わしさを示すスコアを算出する判別モデルを学習し、
前記アンラベルの組合せのうち判定対象の各組合せについて、前記判別モデルに前記属性データを入力することにより前記スコアを算出し、
前記スコアに基づいて、上記判定対象のアンラベルの組合せから選定条件を満たす組合せを抽出する方法。
【請求項７】
医薬品および有害事象の正例の組合せに関する症例報告データ群と、医薬品および有害事象のアンラベルの組合せに関する症例報告データ群とに基づいて、前記正例の各組合せおよび前記アンラベルの各組合せについて、その組合せの症例報告データ群の記載内容の特徴を表す属性データを作成する属性データ作成ステップと、
前記正例の各組合せについての前記属性データと、前記アンラベルの組合せのうち学習用の各組合せについての前記属性データとを用いて、有害事象である疑わしさを示すスコアを算出する判別モデルを学習する判別モデル学習ステップと、
前記アンラベルの組合せのうち判定対象の各組合せについて、前記判別モデルに前記属性データを入力することにより前記スコアを算出するスコア算出ステップと、
前記スコアに基づいて、上記判定対象のアンラベルの組合せから選定条件を満たす組合せを抽出するデータ抽出ステップと、
をコンピュータ装置に実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医薬品の有害事象に関するデータを分析する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
製薬企業や医療機関等は、患者に有害事象として疑わしい症状が起こった場合に、それを国に報告することが義務付けられている。このように報告される症例には、主に、報告年度、患者情報（性別、年齢、身長、体重）、転帰、原疾患等、被疑薬（一般名及び販売名）、適用理由、経路、投与開始日、投与終了日、被疑薬の処置、再投与による再発の有無、有害事象、有害事象の発現日、併用被疑薬、その他の併用薬に関する情報等が含まれる。症例報告を受け付けた国の医薬品規制当局は、症例報告を分析・調査することによって、医薬品の有害事象を早期に検出して、早期に安全対策を実施する。
【０００３】
しかし、症例報告件数は、年々増加傾向にあり、膨大な数の症例報告を１件１件、医薬品規制当局で分析・調査することは困難である。このため、症例報告から医薬品の有害事象を効率的に検出する方法が必要とされている。
【０００４】
症例報告から医薬品の有害事象を検出する技術の一例が、非特許文献1に記載されている。非特許文献１に記載された関連技術は、注目する「医薬品と有害事象」の組合せの報告件数が、他の組合せよりも異常に多いかを示す指標を計算する。そして、この関連技術は、この指標に基づいて、有害事象としての疑いの強さ（リスク値）を算出する。これにより、医薬品規制当局等のユーザは、算出されたリスク値に基づいて、リスク値の高い「医薬品と有害事象」の組合せから順に、詳細な調査を実施する。このように、この関連技術は、報告件数が異常に多いことを示す指標に基づいて、膨大な症例報告から、詳細な調査を実施すべき医薬品の有害事象を検出する。
【０００５】
また、症例報告から医薬品の有害事象を検出する他の技術の一例が、非特許文献２に記載されている。非特許文献２に記載された関連技術は、注目する「医薬品と有害事象」の組合せが報告された時期を時系列に並べた時系列データに対して、段差的な変化を検出する。これにより、この関連技術は、注目する「医薬品と有害事象」の組合せの報告件数の増加傾向を検出する。このように、この関連技術は、報告件数の増加傾向に基づいて、膨大な症例報告から、詳細な調査を実施すべき医薬品の有害事象を検出する。
【０００６】
また、症例報告から医薬品の有害事象を検出する技術のさらに他の一例が、特許文献１に記載されている。特許文献１に記載された関連技術は、解析用医療データから、データ総合間の相関性を示す相関ルールおよびその頻度データを抽出するデータマイニングを実行する。そして、この関連技術は、選択された相関ルールに関連するデータ数の、全データ数に対する割合を算出する。このように、この関連技術を用いれば、ユーザは、膨大な症例報告から、全データ数に対する割合の大きい相関ルールに関連する「医薬品と有害事象」の組合せを抽出して、詳細な調査を実施することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】藤田利治(2009):「副作用評価におけるシグナル検出」,Jpn. J. Pharmacoepidemiol., 14(1), pp.27-36.
【非特許文献２】広津千尋, 松井和浩, 石黒智恵子(2010):「副作用自発報告の変化点検出のためのアプローチ」, 科研費B シンポジューム「研究開発における多重決定方式の活用」,（2010 年3 月23 日, 大阪大学中之島センター）
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００４−１８５５４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、上述した関連技術には、以下の課題がある。
【００１０】
非特許文献１に記載の関連技術は、報告件数が他の組合せよりも異常に多い組合せを優先的に詳細調査すべき、という考えのもとに作られている。また、非特許文献２に記載の関連技術は、報告の頻度が増加傾向にある組合せを優先的に詳細調査すべき、という考えのもとに作られている。また、特許文献１に記載の関連技術は、全データ数に占める割合が大きい組合せを優先的に詳細調査すべき、という考えのもとに作られている。そのため、これらの関連技術は、医薬品の有害事象として本来ならば詳細な調査を実施すべき組合せであっても、製薬企業や医療機関等による把握が難しいために報告件数が少ない組合せを、早期に検出することが難しい。このように、報告件数が多くなかったり、増加傾向にない場合でも、詳細な調査が必要な有害事象を示す「医薬品と有害事象」の組合せの検出は重要である。しかしながら、そのような「医薬品と有害事象」の組合せの検出を支援する技術は、存在しないのが現状である。
【００１１】
本発明は、上述した課題を解決するためになされたものである。すなわち、本発明は、報告件数の多さや増加という観点からは検出が困難な「医薬品と有害事象」の組合せを検出する技術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】
本発明のデータ分析システムは、医薬品および有害事象の正例の組合せに関する症例報告データ群と、医薬品および有害事象のアンラベルの組合せに関する症例報告データ群とに基づいて、前記正例の各組合せおよび前記アンラベルの各組合せについて、その組合せの症例報告データ群の記載内容の特徴を表す属性データを作成する属性データ作成手段と、前記正例の各組合せについての前記属性データと、前記アンラベルの組合せのうち学習用の各組合せについての前記属性データとを用いて、有害事象である疑わしさを示すスコアを算出する判別モデルを学習する判別モデル学習手段と、前記アンラベルの組合せのうち判定対象の各組合せについて、前記判別モデルに前記属性データを入力することにより前記スコアを算出するスコア算出手段と、前記スコアに基づいて、上記判定対象のアンラベルの組合せから選定条件を満たす組合せを抽出するデータ抽出手段と、を備える。
【００１３】
また、本発明の方法は、医薬品および有害事象の正例の組合せに関する症例報告データ群と、医薬品および有害事象のアンラベルの組合せに関する症例報告データ群とに基づいて、前記正例の各組合せおよび前記アンラベルの各組合せについて、その組合せの症例報告データ群の記載内容の特徴を表す属性データを作成し、前記正例の各組合せについての前記属性データと、前記アンラベルの組合せのうち学習用の各組合せについての前記属性データとを用いて、有害事象である疑わしさを示すスコアを算出する判別モデルを学習し、前記アンラベルの組合せのうち判定対象の各組合せについて、前記判別モデルに前記属性データを入力することにより前記スコアを算出し、前記スコアに基づいて、上記判定対象のアンラベルの組合せから選定条件を満たす組合せを抽出する。
【００１４】
また、本発明のプログラムは、医薬品および有害事象の正例の組合せに関する症例報告データ群と、医薬品および有害事象のアンラベルの組合せに関する症例報告データ群とに基づいて、前記正例の各組合せおよび前記アンラベルの各組合せについて、その組合せの症例報告データ群の記載内容の特徴を表す属性データを作成する属性データ作成ステップと、前記正例の各組合せについての前記属性データと、前記アンラベルの組合せのうち学習用の各組合せについての前記属性データとを用いて、有害事象である疑わしさを示すスコアを算出する判別モデルを学習する判別モデル学習ステップと、前記アンラベルの組合せのうち判定対象の各組合せについて、前記判別モデルに前記属性データを入力することにより前記スコアを算出するスコア算出ステップと、前記スコアに基づいて、上記判定対象のアンラベルの組合せから選定条件を満たす組合せを抽出するデータ抽出ステップと、をコンピュータ装置に実行させる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明は、報告件数の多さや増加という観点からは検出が困難な「医薬品と有害事象」の組合せを検出する技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施の形態としてのデータ分析システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態としてのデータ分析システムのハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態としてのデータ分析システムの動作を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。本発明の実施の形態としてのデータ分析システム１は、症例報告として報告された複数の「医薬品と有害事象」の組合せの中から、医薬品の有害事象としての疑いが強い組合せを検出する機能を有する。具体的には、データ分析システム１は、そのような各組合せについて有害事象の疑わしさを示すスコアを算出し、算出したスコアに基づいて、有害事象としての疑いが強い組合せを検出する。
【００１８】
まず、データ分析システム１の機能ブロック構成を図１に示す。図１において、データ分析システム１は、属性データ作成部１１と、判別モデル学習部１２と、スコア算出部１３と、データ抽出部１４とを備える。
【００１９】
ここで、データ分析システム１のハードウェア構成の一例を図２に示す。図２において、データ分析システム１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１００１、メモリ１００２、出力装置１００３、入力装置１００４、および、ネットワークインタフェース１００５を含む。メモリ１００２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、補助記憶装置（ハードディスク等）等によって構成される。出力装置１００３は、ディスプレイ装置やプリンタ等のように、情報を出力する装置によって構成される。入力装置１００４は、キーボードやマウス等のように、ユーザ操作の入力を受け付ける装置によって構成される。ネットワークインタフェース１００５は、インターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、公衆回線網、無線通信網またはこれらの組合せ等によって構成されるネットワークに接続するインタフェースである。この場合、データ分析システム１の各機能ブロックは、メモリ１００２に格納されるコンピュータ・プログラムを読み込んで実行するとともに他の各部を制御するＣＰＵ１００１によって構成される。なお、データ分析システム１およびその各機能ブロックのハードウェア構成は、上述の構成に限定されない。
【００２０】
次に、データ分析システム１に入力される情報について説明する。
【００２１】
データ分析システム１には、医薬品および有害事象の正例の組合せに関する症例報告データ群と、医薬品および有害事象のアンラベルの組合せに関する症例報告データ群とが入力される。また、データ分析システム１には、医薬品および有害事象の組合せについて、正例の組合せを表す情報と、学習用のアンラベルの組合せを表す情報と、判定対象のアンラベルの組合せを表す情報と、フラグ情報とが入力される。また、データ分析システム１には、選定条件が入力される。
【００２２】
ここで、医薬品および有害事象の正例の組合せとは、過去に報告された医薬品および有害事象の組合せのうち、既に、その医薬品の有害事象として認められている組合せをいう。ある医薬品について認められている有害事象は、その医薬品の添付文書に記載されている。また、医薬品および有害事象のアンラベルの組合せとは、過去に報告された医薬品および有害事象の組合せのうち、現時点では、その医薬品の有害事象として認められていない組合せをいう。以降、医薬品および有害事象の組合せを、単に「組合せ」と記載することもある。また、以降、医薬品および有害事象の正例の組合せに関する症例報告データ群を、単に「正例の組合せの症例報告データ群」と記載することもある。また、以降、医薬品および有害事象のアンラベルの組合せに関する症例報告データ群を、単に「アンラベルの組合せの症例報告データ群」と記載することもある。
【００２３】
例えば、正例の組合せの症例報告データ群は、正例の組合せについて、その組合せおける医薬品の添付文書に記載された時期に基づく所定期間に報告された１つ以上の症例報告データからなっていてもよい。また、例えば、アンラベルの組合せの症例報告データ群は、現時点までの所定期間において、アンラベルの組合せについて報告された１つ以上の症例報告データからなっていてもよい。なお、所定期間とは、定められた期間長であってもよい。また、この場合、正例の組合せの症例報告データ群の期間長と、アンラベルの組合せの症例報告データ群の期間長とは、必ずしも同一でなくてもよい。
【００２４】
ここで、症例報告データ群を構成する症例報告データは、患者に有害事象として疑わしい症状が起こった場合に、製薬企業や医療機関等により報告される症例報告を表す。症例報告データは、１つ以上の項目に記載された情報からなる。症例報告データに含まれる項目には、報告年度、患者情報（性別、年齢、身長、体重）、転帰、原疾患等、被疑薬（一般名及び販売名）、適用理由、経路、投与開始日、投与終了日、被疑薬の処置、再投与による再発の有無、有害事象、有害事象の発現日、併用被疑薬等がある。
【００２５】
正例の組合せを表す情報は、症例報告データ群が得られている正例の組合せを表す情報である。
【００２６】
学習用のアンラベルの組合せを表す情報は、症例報告データ群が得られているアンラベルの組合せのうち、判別モデル学習用の組合せを表す情報である。学習用のアンラベルの組合せは、症例報告データ群が得られているアンラベルの組合せからランダムに抽出されたものであってもよい。
【００２７】
判定対象のアンラベルの組合せを表す情報は、症例報告データ群が得られているアンラベルの組合せのうち、有害事象の疑わしさを判定する対象となる組合せを表す情報である。判定対象のアンラベルの組合せは、症例報告データ群が得られているアンラベルの組合せのうち、学習用の組合せを除いた組合せであってもよい。
【００２８】
フラグ情報は、医薬品および有害事象の各組合せについて、その組合せが正例であるかアンラベルであるかを表すラベル値である。
【００２９】
選定条件は、後述のデータ抽出部１４によって利用される情報である。選定条件の詳細については後述する。
【００３０】
なお、データ分析システム１の各機能ブロックは、上述した入力情報として、メモリ１００２にあらかじめ記憶された情報を取得してもよい。また、例えば、各機能ブロックは、上述の入力情報として、入力装置１００４または可搬型記憶媒体（図示せず）から入力される情報を取得してもよい。また、例えば、各機能ブロックは、上述の入力情報を、ネットワークインタフェース１００５を介して接続される他の装置から取得してもよい。また、各機能ブロックは、取得した入力情報を、メモリ１００２に格納し、格納した入力情報を用いて動作するよう構成される。
【００３１】
次に、データ分析システム１の各機能ブロックの詳細について説明する。
【００３２】
属性データ作成部１１は、正例の組合せの症例報告データ群に基づいて、正例の各組合せについて属性データを作成する。また、属性データ作成部１１は、アンラベルの組合せの症例報告データ群に基づいて、アンラベルの各組合せについて属性データを作成する。属性データとは、医薬品および有害事象の組合せについて、その症例報告データ群の記載内容の特徴を表す情報である。具体的には、属性データとは、各組合せの症例報告データ群の記載内容のうち患者の状態を表す情報についての、その特徴を表す情報であってもよい。また、属性データとは、各組合せの症例報告データ群に含まれる各項目の各情報について、該項目に該情報が記載された症例の該組合せでの発生頻度に関する情報からなっていてもよい。例えば、属性データ作成部１１は、各組合せの症例報告データ群に含まれる各項目の情報毎に、該項目に該情報が記載された症例報告データ件数の、その組合せの全症例報告データ件数に対する割合を、属性データとしてもよい。
【００３３】
判別モデル学習部１２は、正例の組合せについての属性データと、学習用のアンラベルの組合せについての属性データとを用いて、有害事象である疑わしさを示すスコアを算出する判別モデルを学習する。前述のように、学習用のアンラベルの組合せは、アンラベルの組合せのうち学習用にランダムに抽出されたものであってもよい。
【００３４】
具体的には、判別モデルは、医薬品および有害事象の組合せに関する症例報告データ群の記載内容の特徴と、その組合せが正例か否かとの関係を示すモデルである。判別モデルの形式としては、ロジスティック回帰モデルなどが適用可能である。判別モデルは、複数の説明変数とその係数（パラメータ）とからなる多項式として表される。
【００３５】
スコア算出部１３は、判定対象のアンラベルの組合せについて、判別モデルにその属性データを入力することによりスコアを算出する。前述のように、判定対象のアンラベルの組合せとは、アンラベルの組合せのうち上述の学習用の組合せを除いた組合せであってもよい。算出されるスコアは、判定対象のアンラベルの組合せについて、その医薬品の有害事象である疑わしさを示すことになる。
【００３６】
データ抽出部１４は、スコアに基づいて、判定対象のアンラベルの組合せから選定条件を満たす組合せを抽出する。例えば、選定条件は、有害事象としての疑いが強い組合せを選定するため、データ分析システム１の利用者等によりあらかじめ定められる。例えば、選定条件は、スコアの閾値により表されていてもよい。もし、有害事象であることが疑わしいほど大きい値をとるスコアが算出される場合、選定条件は、スコアが閾値以上であることであってもよい。例えば、データ抽出部１４は、選定条件を満たす組合せのリストを、選定結果として出力する。
【００３７】
以上のように構成されたデータ分析システム１の動作について、図面を参照して説明する。
【００３８】
まず、データ分析システム１の動作を図３に示す。
【００３９】
図３において、まず、データ分析システム１の各機能ブロックは、必要となる入力情報を取得する（ステップＳ１１）。前述のように、入力情報には、正例の組合せの症例報告データ群およびアンラベルの組合せの症例報告データ群が含まれる。また、入力情報には、正例の組合せを表す情報と、学習用のアンラベルの組合せを表す情報と、判定対象のアンラベルの組合せを表す情報とが含まれる。また、入力情報には、各組合せについてのフラグ情報が含まれる。また、入力情報には、選別条件が含まれる。これらの入力情報は、メモリ１００２に格納される。
【００４０】
次に属性データ作成部１１は、正例の組合せの症例報告データ群およびアンラベルの組合せの症例報告データ群に基づいて、正例の各組合せおよびアンラベルの各組合せの属性データを作成する（ステップＳ１２）。このステップの詳細については後述する。
【００４１】
次に、判別モデル学習部１２は、正例の組合せの属性データ、学習用のアンラベルの組合せの属性データ、および、フラグ情報に基づいて、判別モデルを学習する（ステップＳ１３）。このステップの詳細については後述する。
【００４２】
次に、スコア算出部１３は、判定対象のアンラベルの組合せについての属性データを、判別モデルに適用し、スコアを算出する（ステップＳ１４）。このステップの詳細については後述する。
【００４３】
次に、データ抽出部１４は、判定対象のアンラベルの組合せのうち、算出されたスコアが選定条件を満たす組合せを抽出し、出力する（ステップＳ１５）。このステップの詳細については後述する。
【００４４】
続いて、ステップＳ１２〜Ｓ１５における動作をより詳細に説明する。
【００４５】
（１）属性作成フェーズ（ステップＳ１２）の動作の詳細な一例
属性データ作成部１１は、正例の組合せの症例報告データ群、アンラベルの組合せの症例報告データ群、正例の組合せを表す情報、および、アンラベルの組合せを表す情報をメモリ１００２から読み出す。ここで、対象となる医薬品および有害事象の組合せが、正例およびアンラベルを合わせてＬ組あるとする（Ｌは１以上の整数）。また、ｎ番目の組合せの属性データをＸ＿ｎと表す（ｎ＝１，・・・，Ｌ）。属性データＸ＿ｎは、複数個の要素からなるベクトルとして表される。例えば、属性データの要素数が７であるとする。この場合、属性データ作成部１１は、医薬品および有害事象の１番目の組合せの属性データとして、例えば、
Ｘ_１＝（０，０，３，２，１，０，０）
と表されるデータを生成する。これは、ｎ＝１である組合せについて、属性項目１の値が０、属性項目２の値が０、属性項目３の値が３、属性項目４の値が２、属性項目５の値が１、属性項目６の値が０、属性項目７の値が０、であることを示している。作成された属性データは、メモリ１００２に格納される。
【００４６】
ここで、ある組合せの属性データの各要素は、その組合せの症例報告データ群において、症例報告データに含まれる各項目に記載された情報毎の発生頻度を示している。例えば、前述のように、項目には、原疾患、併用医薬品の種類、医薬品が処方された患者情報（年齢、体重など）等がある。ここで、原疾患、併用医薬品の種類、医薬品が処方された患者情報等の項目は、患者の状態を表していると考えられる。そこで、患者の状態は、対象となる医薬品の有害事象が発現するか否かに関連があるだろう、という考えに基づくことにより、属性データの要素に、その発生頻度を適用する。
【００４７】
例えば、属性データ作成部１１は、属性データの要素の１つとして、その組合せの症例報告データ群において、項目「性別」に記載された情報が「男性」である症例報告データ件数の割合を算出してもよい。そのような割合は、例えば、（その組合せについて男性の症例報告データ件数）／（その組合せについての全症例報告データ件数）、と表すことができる。なお“／”は除算を表す。
【００４８】
また、属性データの要素の１つは、その組合せの症例報告データ群において、項目「性別」に記載された情報が「女性」である症例報告データ件数の割合であってもよい。そのような割合は、例えば、（その組合せについて女性の症例報告データ件数）／（その組合せについての全症例報告データ件数）、と表すことができる。
【００４９】
また、属性データの要素の１つは、その組合せの症例報告データ群において、項目「併用薬」に記載された併用医薬品（単体）の症例報告データ件数の割合であってもよい。そのような割合は、例えば、（特定の併用医薬品が記載されている症例報告データ件数）／その組合せについての全症例報告データ件数）、と表すことができる。
【００５０】
また、属性データの要素の１つは、その組合せの症例報告データ群において、項目「併用薬」に記載された２種類の併用医薬品が共起している症例報告データ件数の割合であってもよい。そのような割合は、例えば、（特定の２種類の併用医薬品が記載されている症例報告データ件数）／（その組合せについての全症例報告データ件数）、と表すことができる。
【００５１】
このようにして、属性データ作成部１１は、正例の各組合せおよびアンラベルの各組合せについて、その症例報告データ群における各項目に記載された情報ごとにその組合せにおける発生頻度を算出し、算出した発生頻度を要素とする属性データを生成する。そして、属性データ作成部１１は、生成した属性データをメモリ１００２に記憶する。
【００５２】
（２）学習フェーズ（ステップＳ１３）の動作の詳細な一例
判別モデル学習部１２は、正例の各組合せの属性データ、学習用のアンラベルの各組合せの属性データ、および、各組合せが正例であるかアンラベルであるかのフラグ情報をメモリ１００２から読み出す。
【００５３】
前述のように、組合せｎの属性データを、Ｘ＿ｎ（ｎ＝１，・・・Ｎ）と表す。なお、Ｎは、正例および学習用のアンラベルを合せた組合せ数とする。また、組合せｎのｊ番目の要素を、Ｘ＿ｎｊ（ｊ＝１，・・・，Ｍ）と表す。Ｍは、属性データの要素数である。また、組合せｎが正例であるかアンラベルであるかを表すフラグ情報を、Ｙ＿ｎと表す。Ｙ＿ｎ＝１の場合、組合せｎは正例であるとする。また、Ｙ＿ｎ＝０の場合、組合せｎはアンラベルであるとする。
【００５４】
判別モデルで求める値は、Ｓ（Ｘ＿ｎ）と表される。Ｓ（Ｘ＿ｎ）は、組合せnの有害事象としての疑いの強さを表す。判別モデル学習部１２は、このＳを算出するためのモデルを定めてそのパラメータを学習する。
【００５５】
ここでは、判別モデル学習部１２は、あるＸ＿ｎが正例またはアンラベルである確率を出力可能なロジスティック回帰モデルを用いることとする。ロジスティック回帰モデルは、Ｘ＿ｎから、Ｙ＿ｎ＝１であるかＹ＿ｎ＝０であるかを判別する二値判別問題によく適用されるモデルである。以下、ロジスティック回帰の数理的構造について説明する。
【００５６】
Ｘを、属性データに対応するＭ次元の説明変数とする。また、Ｙを、正例かアンラベルかを表す確率変数とする（Ｙ＝１は正例、Ｙ＝０はアンラベルを表す）。また、Ｗを、Ｍ次元の重みベクトルとする。この場合、ロジスティック回帰モデルは、次式（１）および（２）で表される。
2016139245.tif 000003
2016139245.tif 000004
ただし、Ｐ（Ａ|Ｂ；Ｃ）は、Ｃをパラメータとし、Ｂが与えられた場合のＡの条件付確率を表す。また、上付きのＴは、ベクトルの転置を表す。
【００５７】
学習データとして、正例の各組合せおよび学習用のアンラベルの各組合せについて、｛Ｘ＿ｎ，Ｙ＿ｎ｝（ｎ＝１，・・・，Ｎ）が与えられたとする。この場合、ロジスティック回帰では、次式（３）の目的関数を最適化する事によって、パラメータＷの値を算出する。ただし、Ｘ＿ｎおよびＹ＿ｎは、それぞれＸおよびＹの実現値とする。
2016139245.tif 000005
ただし、λは、尤度（右辺第１項）と、罰則項（右辺第２項）とのバランスを調整するパラメータである。また、||Ｗ||は、Ｗのノルムである。通常は、Ｌ１ノルムまたはＬ２ノルムが用いられる。また、Ｌ（Ｗ）は、Ｗに関する凸関数であり、勾配法に準じた方法によって最大化する事が可能である。
【００５８】
そこで、判別モデル学習部１２は、Ｌ（Ｗ）を最大化するパラメータの値Ｗ＊を求め、ＳのモデルのパラメータをＷ＊とする。そして、判別モデル学習部１２は、Ｗ＊をメモリ１００２に記憶する。
【００５９】
（３）スコア算出フェーズ（ステップＳ１４）の動作の詳細な一例
スコア算出部１３は、学習済みの判別モデル、判定対象のアンラベルの組合せを表す情報、および、その組合せに対応した属性データを、メモリ１００２から読み出す。ここでは、判定対象のアンラベルの組合せがＫ個あるとする。そして、読み出された属性データをＸ＿ｋ（ｋ＝１，２，…，Ｋ）とする。
【００６０】
そして、スコア算出部１３は、読み出した判別モデルＷ＊を用いて、Ｘ＿ｋの有害事象スコアＳ（Ｘ＿ｋ）を、次式（４）により計算する。
【００６１】
Ｓ（Ｘ＿ｋ）＝Ｗ＊Ｔ・Ｘ＿ｋ  ・・・（４）
そして、スコア算出部１３は、計算したスコアＳ（Ｘ＿ｋ）を、メモリ１００２に記憶する。
【００６２】
（４）抽出フェーズ（ステップＳ１５）の動作の詳細な一例
データ抽出部１４は、Ｋ個の判定対象のアンラベルの組合せ、各組合せについて算出されたスコアＳ（Ｘ＿ｋ）（ｋ＝１，・・・，ｋ）、および、選定条件を、メモリ１００２から読み出す。ここでは、例えば、選定条件は、スコアの閾値によって表されているものとする。
【００６３】
そこで、データ抽出部１４は、判定対象のアンラベルの組合せのうち、スコアＳ（Ｘ＿ｋ）が閾値以上の判定対象のアンラベルの組合せを抽出する。また、データ抽出部１４は、抽出した組合せをスコアの順にソートしてもよい。
【００６４】
そして、データ抽出部１４は、抽出した組合せのリストを、医薬品の有害事象として疑いが強いものとして出力する。出力先は、メモリ１００２、出力装置１００３、または、ネットワークインタフェース１００５を介して接続された他の装置等であってもよい。
【００６５】
以上で、データ分析システム１の動作の説明を終了する。
【００６６】
次に、本発明の実施の形態の効果について述べる。
【００６７】
本発明の実施の形態としてのデータ分析システムは、報告件数の多さや増加という観点からは検出が困難な「医薬品と有害事象」の組合せを検出することができる。
【００６８】
その理由について述べる。本実施の形態では、属性データ作成部が、医薬品および有害事象の正例の各組合せおよびアンラベルの各組合せについて、その症例報告データ群の記載内容の特徴を表す属性データを作成する。作成される属性データは、各組合せの症例報告データ群における各項目に記載された情報毎の該組合せでの発生頻度を表す要素からなる。そして、判別モデル学習部が、正例の組合せの属性データと、学習用のアンラベルの属性データとを用いて、判別モデルを学習する。判別モデルは、ある組合せの属性データからその組合せが有害事象である疑わしさを示すスコアを算出するものである。そして、スコア算出部が、判定対象のアンラベルの組合せの属性データを判別モデルに適用し、各組合せのスコアを算出する。これにより、データ抽出部が、スコアが選定条件を満たす組合せを、医薬品の有害事象である疑わしさが強い組合せとして抽出する。
【００６９】
ここで、症例報告データの記載内容のうち、原疾患、併用医薬品の種類、および、対象医薬品が処方された患者の年齢や体重等々の情報は、有害事象が発生した患者のそのときの状態を表していると考えられる。そして、患者の状態は、対象医薬品の有害事象が発生するか否かに関連があると考えられる。そのため、症例報告データ群の記載内容が類似する異なる「医薬品と有害事象」の組合せのうち、複数の組合せがすでに有害事象として認められている場合は、それらの組合せのうち他の組合せも、有害事象として強く疑われる。これは、対象医薬品の有害事象は、有害事象の種類に依らずに、共通するある状態の患者に対して対象医薬品が処方されると起こってしまうという考えに基づく。さらに、発生する有害事象の種類の違いは、共通する患者の状態以外の要素によるものではないかという考えに基づく。
【００７０】
そこで、本実施の形態では、有害事象として既に認められた「医薬品と有害事象」の組合せの症例報告に共通して現れるであろう、添付文書に記載の内容を反映した属性データを使用して判別モデルを生成する。このため、本実施の形態は、報告件数が増加傾向になかったり、他の「医薬品と有害事象」の組合せと比べて報告件数が少ない場合においても、有害事象として疑わしい「医薬品と有害事象」の組合せを検出できるようになる。
【００７１】
このように、本実施の形態は、既に有害事象として認められた組合せに関する症例報告データ群に対して記載内容における患者の状態を表す情報の特徴が類似するか否かという観点を用いる。この観点に基づいて、本実施の形態は、医薬品の症例報告として挙がっているが現時点では有害事象として認められていない「医薬品と有害事象」の組合せから、有害事象として疑わしい組合せを抽出することができる。これにより、本実施の形態は、症例報告の件数やその増加傾向に関わらず、有害事象として疑わしい組合せを抽出することができる。その結果、本実施の形態は、症例報告の件数が多くなかったり、増加傾向にない場合でも、詳細な調査を実施すべき、医薬品の有害事象を早期に検出することができ、早期の安全対策実施を支援することができる。
【００７２】
なお、本発明の実施の形態において、属性データ作成部は、属性データとして、各組合せの症例報告データ群に含まれる各項目に記載された情報毎の該組合せでの発生頻度を要素とするベクトルを生成する例を中心に説明した。これに限らず、属性データ作成部は、各組合せの症例報告データ群の記載内容の特徴を表す情報であれば、他の内容の属性データを生成してもよい。
【００７３】
また、本発明の実施の形態において、判別モデル作成部は、判別モデルとして、ロジスティック回帰モデルを用いる例を中心に説明した。これに限らず、判別モデル作成部は、正例の属性データおよびアンラベルの属性データを学習データとして、判定対象の属性データが正例であるか否かを判別するための他のモデルを学習してもよい。
【００７４】
また、本発明の実施の形態において、データ抽出部は、閾値を用いた選定条件を適用する例を中心に説明した。これに限らず、データ抽出部は、スコアに基づく他の選定条件を適用してもよい。
【００７５】
また、本発明の実施の形態において、データ分析システムの各機能ブロックが、同一のコンピュータ装置上で実現される例を中心に説明した。これに限らず、データ分析システムは、有線または無線で接続された２つ以上の物理的に分離した装置上に分散されて実現されてもよい。
【００７６】
また、上述した本発明の各実施の形態において、データ分析システムの各機能ブロックが、記憶装置またはＲＯＭに記憶されたコンピュータ・プログラムを実行するＣＰＵによって実現される例を中心に説明した。これに限らず、各機能ブロックの一部、全部、または、それらの組合せが専用のハードウェアにより実現されていてもよい。
【００７７】
また、上述した本発明の各実施の形態において、各フローチャートを参照して説明したデータ分析装置の動作を、本発明のコンピュータ・プログラムとしてコンピュータ装置の記憶装置（記憶媒体）に格納しておく。そして、係るコンピュータ・プログラムを当該ＣＰＵが読み出して実行するようにしてもよい。そして、このような場合において、本発明は、係るコンピュータ・プログラムのコードあるいは記憶媒体によって構成される。
【００７８】
また、上述した各実施の形態は、適宜組合せて実施されることが可能である。
【００７９】
また、本発明は、上述した各実施の形態に限定されず、様々な態様で実施されることが可能である。
【符号の説明】
【００８０】
１    データ分析システム
１１    属性データ作成部
１２    判別モデル学習部
１３    スコア算出部
１４    データ抽出部
１００１    ＣＰＵ
１００２    メモリ
１００３    出力装置
１００４    入力装置
１００５    ネットワークインタフェース
【図１】
2016139245.tif 000006
【図２】
2016139245.tif 000007
【図３】
2016139245.tif 000008