"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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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、DPCDiagnosisProcedureCombinationなどを総称して医療情報と記す。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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_113s11,...,s1K1から、異常スコアM_114sM1、...、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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。"