JP2016018321A - 薬効分析システム及び薬効分析方法 - Google Patents
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Abstract
Description
以下、抗がん剤の有害事象(副作用)の発生に関連する因子解析を行う場合を例に本発明の第1実施形態を説明する。図2及び図3を用いて説明すると、分析が行われるヘルスケアデータ400はデータベース301に格納されてHDD221に保存されており、分析処理部300はCPU223で実行される。クライント端末200からネットワーク210を介して分析サーバ220に接続すると、HDD221に保存されているデータベース301からヘルスケアデータ400が呼び出され、分析処理部300はCPU223で実行され、分析結果500をメモリ222上に生成する。その後、分析処理部300は分析結果500をHDD221に保存した後、ネットワーク210を介してクライント端末200に配信し、クライアント端末200のCPU203がモニタ205に分析結果500を表示する。
なお、tは実数値として取り扱う。vBは固有データ410から取り出された2値データの関連因子であり、例えば関連因子412のID=1の患者の場合には1(male)と入力する。vMは固有データ410から取り出された多値データの関連因子であり、例えば関連因子413のID=1の患者の場合には1−of−K表現により、101次元ベクトルの82次元目の要素に1を入力する。vRは固有データ410から取り出された実数値データの関連因子であり、例えば関連因子416のID=1の患者の場合には8.5と入力する。
S804では、
S805では、
次に、S807では正規分布から取り出されたεをv(k)に加えて、
以下、個々の患者における薬剤の効果予測を行う場合を例に本発明の第2実施形態を説明する。なお、第1実施形態の場合と同様に抗がん剤の有害事象の発生予測を例にして説明するが、第1実施形態の場合と同様、様々な有害事象について適用することができる。分析が行われるヘルスケアデータ400はデータベース301に格納され、HDD221に保存されており、また、予測が行われ患者データ1102はクライアントデータベース1101に格納され、HDD201に保存されている。第2実施形態では、第1実施形態で生成した仮想的な固有データを含むヘルスケアデータ400が記憶された状態にあることを前提に、実際の患者の固有データ410を含むデータを入力として、その患者について、薬剤投与後の効果を予測することができる。分析処理部300はサーバ220のCPU223上で実行される。
Claims (11)
- 有害事象の発生に関連する因子情報であって投薬前の検査値を含む患者の因子情報を回帰分析し、投薬後の検査値の推移をモデル化するモデル生成ステップと、
前記検査値の推移がモデル化された患者の因子情報から、前記患者の因子情報と同じ因子情報を有する患者の因子情報を仮想的に生成し、生成した前記因子情報を有する患者のうち、投薬による前記検査値の変動が一定以上となる患者について、前記因子情報ごとの頻度分布を生成する分布生成ステップと、
を含むことを特徴とする薬効分析方法。 - 統計的検定により、前記頻度分布の有意差の有無を判定する検証ステップ、
をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の薬効分析方法。 - 前記モデル生成ステップでは、有害事象としての投薬後の副作用の発生に関連する因子情報を回帰分析する、
ことを特徴とする請求項1または2に記載の薬効分析方法。 - 分析対象となる患者の因子情報と、前記モデル生成ステップで生成された前記検査値の推移がモデル化された患者の因子情報とに基づいて、分析対象となる患者の薬剤効果を予測する予測処理ステップ、
を含むことを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載の薬効分析方法。 - 前記モデル生成ステップでは、ニューラルネット回帰により、前記患者の因子情報を回帰分析する、
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか1項に記載の薬効分析方法。 - 前記モデル生成ステップでは、support vector回帰により、前記患者の因子情報を回帰分析する、
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか1項に記載の薬効分析方法。 - 前記モデル生成ステップでは、deep learning回帰により、前記患者の因子情報を回帰分析する、
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか1項に記載の薬効分析方法。 - 有害事象の発生に関連する因子情報であって投薬前の検査値を含む患者の因子情報を回帰分析し、投薬後の検査値の推移をモデル化するモデル生成部と、
前記検査値の推移がモデル化された患者の因子情報から、前記患者の因子情報と同じ因子情報を有する患者の因子情報を仮想的に生成し、生成した前記因子情報を有する患者のうち、投薬による前記検査値の変動が一定以上となる患者について、前記因子情報ごとの頻度分布を生成する分布生成部と、
を備えることを特徴とする薬効分析システム。 - 統計的検定により、前記頻度分布の有意差の有無を判定する検証部、
をさらに備えることを特徴とする請求項8に記載の薬効分析システム。 - 前記モデル生成部は、有害事象としての投薬後の副作用の発生に関連する因子情報を回帰分析する、
ことを特徴とする請求項8または9に記載の薬効分析システム。 - 分析対象となる患者の因子情報と、前記モデル生成ステップで生成された前記検査値の推移がモデル化された患者の因子情報とに基づいて、分析対象となる患者の薬剤効果を予測する予測処理部、
を備えることを特徴とする請求項8〜10のいずれか1項に記載の薬効分析システム。
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101946407B1 (ko) * | 2017-10-13 | 2019-02-11 | 고려대학교산학협력단 | 방사선 치료 예측 방법 및 장치 |
KR101946402B1 (ko) * | 2017-10-31 | 2019-02-11 | 고려대학교산학협력단 | 인공 지능망 기반 치료 예측 결과 제공 방법 및 시스템 |
WO2019074191A1 (ko) * | 2017-10-13 | 2019-04-18 | 고려대학교 산학협력단 | 암 치료 예측결과 제공 방법 및 시스템, 인공 지능망 기반 치료 예측 결과 제공 방법 및 시스템, 그리고 치료 예측결과 및 근거 자료 일괄 제공 방법 및 시스템 |
JPWO2018042606A1 (ja) * | 2016-09-01 | 2019-06-24 | 株式会社日立製作所 | 分析装置、分析システムおよび分析方法 |
JP7458000B2 (ja) | 2019-03-26 | 2024-03-29 | 国立大学法人埼玉大学 | 支援情報提供システム、支援情報提供装置、支援情報提供方法及びプログラム |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102497003B1 (ko) * | 2020-11-30 | 2023-02-06 | 재단법인대구경북과학기술원 | 약물 평가 방법 및 장치 |
CN112786104B (zh) * | 2021-02-03 | 2024-03-22 | 东北大学 | 基于机器学习的药物疗效影响因子挖掘方法 |
CN112885487B (zh) * | 2021-03-18 | 2023-03-24 | 宁夏医科大学总医院 | 一种药物基因检测项目管理系统 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2002048400A1 (fr) * | 2000-12-12 | 2002-06-20 | Nagoya Industrial Science Research Institute | Procede d'estimation du risque de l'expression d'effets secondaires causes par l'administration de compose metabolise, soit automatiquement, soit comme intermediaire metabolique, par l'enzyme ugt1a1 |
JP2007279999A (ja) * | 2006-04-06 | 2007-10-25 | Hitachi Ltd | 薬物動態解析システム及び方法 |
WO2010064413A1 (ja) * | 2008-12-01 | 2010-06-10 | 国立大学法人山口大学 | 薬剤の作用・副作用予測システムとそのプログラム |
JP2013012025A (ja) * | 2011-06-29 | 2013-01-17 | Fujifilm Corp | 診療支援システムおよび方法、並びに、プログラム |
JP2013524355A (ja) * | 2010-04-07 | 2013-06-17 | ノヴァディスカバリー | 処置成果を予測するためのコンピュータベースシステム |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2013006704A1 (en) * | 2011-07-05 | 2013-01-10 | Hunt Robert Don | Systems and methods for clinical evaluation of psychiatric disorders |
US9008391B1 (en) * | 2013-10-22 | 2015-04-14 | Eyenuk, Inc. | Systems and methods for processing retinal images for screening of diseases or abnormalities |
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2002048400A1 (fr) * | 2000-12-12 | 2002-06-20 | Nagoya Industrial Science Research Institute | Procede d'estimation du risque de l'expression d'effets secondaires causes par l'administration de compose metabolise, soit automatiquement, soit comme intermediaire metabolique, par l'enzyme ugt1a1 |
JP2007279999A (ja) * | 2006-04-06 | 2007-10-25 | Hitachi Ltd | 薬物動態解析システム及び方法 |
WO2010064413A1 (ja) * | 2008-12-01 | 2010-06-10 | 国立大学法人山口大学 | 薬剤の作用・副作用予測システムとそのプログラム |
JP2013524355A (ja) * | 2010-04-07 | 2013-06-17 | ノヴァディスカバリー | 処置成果を予測するためのコンピュータベースシステム |
JP2013012025A (ja) * | 2011-06-29 | 2013-01-17 | Fujifilm Corp | 診療支援システムおよび方法、並びに、プログラム |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPWO2018042606A1 (ja) * | 2016-09-01 | 2019-06-24 | 株式会社日立製作所 | 分析装置、分析システムおよび分析方法 |
KR101946407B1 (ko) * | 2017-10-13 | 2019-02-11 | 고려대학교산학협력단 | 방사선 치료 예측 방법 및 장치 |
WO2019074191A1 (ko) * | 2017-10-13 | 2019-04-18 | 고려대학교 산학협력단 | 암 치료 예측결과 제공 방법 및 시스템, 인공 지능망 기반 치료 예측 결과 제공 방법 및 시스템, 그리고 치료 예측결과 및 근거 자료 일괄 제공 방법 및 시스템 |
KR101946402B1 (ko) * | 2017-10-31 | 2019-02-11 | 고려대학교산학협력단 | 인공 지능망 기반 치료 예측 결과 제공 방법 및 시스템 |
JP7458000B2 (ja) | 2019-03-26 | 2024-03-29 | 国立大学法人埼玉大学 | 支援情報提供システム、支援情報提供装置、支援情報提供方法及びプログラム |
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