言語処理学会 第29回年次大会 発表論文集 (2023年3月)

ソーシャルメディアを用いた
一般用医薬品のファーマコビジランス
西山智弘 1 矢田竣太郎 1 若宮翔子 1 堀里子 2 荒牧英治 1
1 奈良先端科学技術大学院大学 2 慶應義塾大学
1 {nishiyama.tomohiro.ns5,s-yada,wakamiya,aramaki}@is.naist.jp
2 hori-st@pha.keio.ac.jp

概要
近年，OTC 医薬品の誤用・乱用が増加しており，社会問題となっているが，自由に購入できる OTC医薬品の乱用状況を把握することは難しい．そこ
で，我々はユーザが日常を投稿することが盛んに行われるソーシャルメディアを用いることで，OTC 医薬品の誤用乱用を把握できると考え，OTC 医薬品の使用状況に関してラベル付けを行ったコーパスを構築した．用いたコーパスに含まれる医薬品名をマスクしたテキストを用いて学習させたモデルで分類精度を確認したところ，医薬品名が含まれるものと同程度の精度で分類できることがわかった．

1

はじめに近年，高齢化による医療費の増大が社会問題となっている．この解決策の一つとして，薬局で購入することのできる over-the-counter 医薬品（以降，OTC 医薬品とする）が推奨されている．しかし，これらの医薬品は手軽に手に入れられることから同時にその乱用が増加している．こうした乱用事例は特に若い世代に多く，OTC 医薬品のインターネット売買の普及で消費者がより簡便に OTC 医薬品を購入できるようになった影響等が考えられる [1]．2021
年 12 月には薬物乱用に関するソーシャルメディア上のコミュニティを通じて知り合ったグループでOTC 医薬品の乱用による死亡事故も起きており，これらの医薬品が不適切に扱われることは社会上の問題である [2]．
そのような状況下ではあるが，OTC 医薬品の乱用の現状などを把握する手法は乏しく，その方法としてはアンケートや医療機関への受診などに限られる [3]．こうした手法では，情報の収集に時間やコストがかかり，非効率であるだけでなく，依存症な

図1

医薬品誤用乱用関連のツイートの抽出

どの問題が発生した後でしか，その事象を捉えることができないため，より簡便に迅速に OTC 医薬品の使用状況を捉える手法が求められている．
特に医薬品の乱用を含めた誤用などの医薬品の使用状況を迅速に取得することができれば，当局自身が医療政策，製薬会社が乱用問題への対策をより効果的に打ち出せる可能性がある．これらを可能とする情報リソースとしてソーシャルメディアが挙げられる．中でも，Twitter は日本国内では LINE，YouTube についで多くのユーザを有しており [4]，匿名発信による手軽さから，ユーザが日常を投稿することが盛んに行われており，ユーザ自身による医薬品使用状況に関する投稿も多い．著者らはこの情報を医薬品安全性監視といったレギュラトリーサイエンスに役立てると考えており，既に誤用乱用などを含めた服薬コンプライアンスに関するコーパスの構築に取り組んでいる [5]．しかし，OTC 医薬品に向けたテキストの分類体系は存在していない．
そこで，本研究では OTC 医薬品のための誤用乱― 1755 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

用に関するテキスト分類体系を提案し，その自動分類を実施する．

タグ，RT の除去処理や重複ツイートの除去を行なった後，テキスト本文が 10 文以上のツイートを関連研究

2残ったツイートデータに対して，URL，ハッシュ各クエリ 1500 件ずつランダムサンプリングした．

ソーシャルメディアを用いて，医薬品の使用状況

ただし，ノイズが多く医薬品関連ツイートの割合を捉える研究は盛んに行われており，患者の薬物乱が少ない「イブ」，「ルル」については 10000 件ずつ用や服薬コンプライアンスを検出する試みがなされ行った．このデータセットに対し，各医薬品の医薬ている [6–14]．Abdellaoui らは，エスシタロプラム

品関連ツイートが 500 件に達するまでアノテーショとアリピプラゾールという 2 つの薬物について，トンを実施した．

ピックモデルを用いたツイート分類を行った [13]．
Weinssenbacher らは，コンプライアンス違反を検出

3.2

アノテーションするために医薬品投与に関する変更イベントを分類

アノテータはツイートが医薬品に関して書かれする方法を提案した [6]．また，著者らはこれまでたものかどうかを判断する．第 2 段階として，アノ服薬コンプライアンス違反に関するテキストの自動分類の精度を検証している [5]．しかしながら，こテータは医薬品に関して書かれたツイートについて使用（Use），誤用乱用（Misuse），言及（Mention）の研究での服薬コンプライアンス違反の分類精度はを判断する．最終段階として，誤用乱用（Misuse）

59.7 と低く，改善の余地があると考えられた．このと判断されたツイートについて，細分類を判断す

研究において，服薬コンプライアンスの中でも，細る．細分類は，投与量間違い（dosage error），過少服かい分類が分類精度の向上に寄与することが示唆さ用（underuse），過剰服用（overuse），用法に反するれたことから，本研究ではラベルに大分類と細分類（against usage），精神的効果（psychotropic eﬀect），ダを設けることで，精度向上を試みた．

イエット（weight loss），自殺企図（suicide attempt），鎮静効果（sedation），依存（addiction），不適切管理データセット

3（stock），誤認識（misunderstand），その他誤用乱用

我々は “MediA OTC section” という OTC 用の医薬（other）の 12 種類である．これらの分類は，Bigeard品コーパスを構築した．本コーパスは「ブロン」，らのソーシャルメディアテキストの解析を参考に作「パブロン」，「ウット」，「イブ」，「ナロン」，「レスタ成した [8]．彼らの解析例をもとに，我々は OTC 用ミン」，「ルル」，「トニン」，「コンタック」，「ドリエのマルチラベルの分類体系を構築した．

ル」，「ベンザブロック」，「アネトン」，「エスタロンモカ」からなる 14 種類の医薬品クエリで取得されまた，アノテータは各クエリについて，医薬品関連ツイートが 500 件に達するまでラベル付けを行ったツイートについて，誤用乱用に関するラベルが付た．最終的にラベル付けされたのは，全 20036 件の与された全 22036 件のデータである．14 種類のクエツイートである．

リは薬剤師資格保有者によって，2020 年の全国の精本データセットは二人のアノテータによって行

神科医療施設における薬物関連精神疾患の実態調査

われた．各医薬品クエリについて，アノテータがそに登場する OTC 医薬品の商品名を含むものを全てれぞれ 100 件ずつ，合計で 1400 件のツイートに関選択した [15]．

してラベル付けを行い，アノテータ一致度を計算し3.1た．各ラベルのカッパ係数の平均は 0.891 であり，前処理相当程度一貫しているとみなせる．

2021 年 1 月 1 日から 2021 年 12 月 31 日の期間
で twitterAPI を用いて，14 種類の医薬品クエリで収提案手法

4集したツイートに対して，前処理を行なった．「イ分 類 モ デ ル に は Bidirectional Encoder Representa-ブ」，「ルル」，「ナロン」の 3 クエリについては，「クtions from Transformers (BERT) [16] を用いた．日本語リスマス」，「ルルル」，「ナロンちゃん」などの明らコーパスで事前学習したモデル1）を採用し，デーかに医薬品に関連しないツイートを多く含んでいたため，これらのクエリについては，上述のようなタセットを用いてファインチューニングを行なっワードを含むツイートを除外した．

1） https://huggingface.co/cl-tohoku/bert-base-japanese-wholeword-masking― 1756 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

図 2 医薬品分類モデルにおける Original と Masked の F1 スコア

た．学習条件として最適化手法は AdamW，学習率

用乱用大分類モデルの Masked の Original の医薬品

は 1.0 × 10−5 ，バ ッ チ サ イ ズ は 512 で あ り，バ リごとの F1 スコアについては，appendix に示した．

デーションロスが最小の時点におけるモデルを利用した．

図 4 は誤用乱用細分類モデルの Original と Maskedの分類結果の F1 スコアの差である．医薬品名をマ

本研究では 3 種類のモデルを作成した．ツイート

スクしても，“overuse” や “against usage” では F1 スコが医薬品に関するものかどうかを分類するモデル

アには大きく差はなかった．

（医薬品分類モデル），医薬品に関わるツイートを使用（Use），誤用乱用（Misuse），言及（Mention）のい6

考察

ずれかに分類するモデル（誤用乱用大分類モデル），

図 2 において，イブとルルの Masked の F1 スコア

誤用乱用に関わるツイートが誤用乱用のうち，どのの大幅な低下には，データの不均衡性が寄与してい細分類と判断されるかを分類するモデル（誤用乱用ると考えられる．イブやルルは医薬品関連ツイート細分類モデル）である．

以外のツイートも多く含まれ，イブやルルが含まれまた，医薬品名がテキスト分類に影響をもたらす

ると医薬品関連でないとツイートが判断されやすくことが予想されたため，それぞれのモデルに対しなっていると考えられる．ルルやイブでは医薬品名て，訓練データとして該当クエリの医薬品名をマスがマスクされたツイートでは Recall が上昇する代わクしないテキスト (Original) とマスクしたテキスト

りに Precision が低下していることから，上述の影響(Masked) を適用したモデルで結果を検討した．

が寄与していることが推測される．例えば，“もう5やだルルしかないけど OD しよ”，“ユンケルと、ル結果ルを、ダブルで、飲んだとこなんよ” といった医薬データセットを 9（訓練データ）：1（評価データ）

品関連ツイートが Original では医薬品関連ツイートの割合で分割し，3 つのモデルによるツイートの分ではないと判断されているが，Masked では医薬品関連ツイートであると判断されている．医薬品名を類精度を評価した．
医薬品分類モデルの Original と Masked の分類結マスクした方が不必要なツイートを分類してしまう

果の F1 スコアを比較した結果を図 2 に示す．全体可能性が高くなるが，誤用や乱用をキャッチしていを見ると，ほとんどの医薬品で Masked の方が F1 ス

くという意味では医薬品名をマスクした方が漏れのコアが下がっていることがわかる．その中でもイブ少ない分類モデルを作成できると考えられる．とルルについては，それぞれ 0.138 と 0.209 と大きな低下を示した．

図 3 において，全体的に Mention が高くなっており，医薬品名をマスクした方が分類精度が改善して

図 3 は誤用乱用大分類モデルの Original と Maskedいる．これは，医薬品名が分類結果に影響を及ぼしの分類結果の F1 スコアの差である．Use に関してはていることが理由と考えられる．例えば，“エスタ医薬品名をマスクしても F1 スコアに差はほとんどロンモカ？” や “ルルアタック APEX?” といったよでなかった．一方で，Misuse や Mention では Maskedうな医薬品名だけで，Use と分類される例があった．の方が F1 スコアが上がっていることがわかる．誤医薬品名をマスクすることで，医薬品名自身が分類― 1757 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

図3

誤用乱用大分類モデルにおける Original と Masked の F1 スコアの差

図 4 誤用乱用細分類モデルにおける Original と Masked の F1 スコアに与える影響を減じることができる．

関するクエリでツイートを収集し，医薬品について

図 4 に お い て，一 部 の カ テ ゴ リ で Original とMasked に大きな差があった．この理由としては，発言されたツイートについて，アノテーションを実施しコーパスを作成した．続いて，作成したコーパ

これらのカテゴリはほぼ全てがラベル数が 100 以下スについて，医薬品分類モデル，誤用乱用大分類モであり，データが不十分であったことが原因である

デル，誤用乱用細分類モデルの 3 種類のモデルにつと考えられる．

いて，Original と Masked の結果を比較した．その結一方で，ラベル数が 500 以上と十分に確保でき果，医薬品名をマスクしたとしても，マスクしていた “overuse” においては，医薬品名の有無にかかわないものと比較して，遜色ない精度で分類できるこらず，精度良く分類することができることがわかっとが示唆された．一方で，ラベル数を確保できない

た．既存研究では，コンプライアンス不良を分類し場合には分類精度が低くなるということもわかった精度は 59.7 であり，20 ポイント程度の改善が確た．細分類においてはラベル数を確保することが難認できた [5]．細分類が精度の向上に寄与している

しいものがあり，少量データや不均衡データでも検と考えられる．OTC 医薬品において，最も問題と出できることが求められる．

なっているのは過剰投与であり，本モデルはこうし

本研究は，捕捉が難しい OTC 医薬品に関する使た発言を精度良く分類することができることが示唆

用状況をソーシャルメディアを通じて捉えるというされた．

初の試みであり，OTC 医薬品の使用状況を把握するための新規のテキスト分類体系を構築した．情報を7

おわりに効率的に収集することで，当局や製薬企業がその対本研究では，OTC 医薬品の使用状況を自動で分類応を適切に行えるようになるものと期待する．

するための方法について検討した．OTC 医薬品に― 1758 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

Healthcare Informatics (ICHI), pp. 10–13, Chicago, IL,

謝辞
本 研 究 の 一 部 は，JST AIP 日 独 仏 AI 研 究 JPMJCR20G9，JST CREST JPMJCR22N1，国立情報学研究所 (NII) CRIS，JSPS 科研費 JP21H03170，AMEDの課題番号 JP22mk0101229 の支援を受けたものである．

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ンス発言の分類と医薬品構造類似度を用いたコーパ
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This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

A

参考情報
図 5, 6 は誤用乱用大分類モデルの Masked の Original の医薬品ごとの F1 スコアである．Use に関してはラベルを医薬品名をマスクしても F1 スコアに差はほとんどでなかった．一方で，Misuse や Mention ではMasked の方が F1 スコアが上がっていることがわかる．

図5

誤用乱用大分類モデルにおける Original の F1 スコア

図6

誤用乱用大分類モデルにおける Masked の F1 スコア― 1760 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).