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医薬品副作用のデータマイ=ングとはなんですか

机译:什么是药物副作用数据?

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摘要

データマイニングとは,広義には「データに含まれる,正確,斬新で,潜在的に有用で,かつ究極的に理解しやすいパターンを見出す過程」で,狭義には「データベースからの知識発見を構成するプロセスのうち,計算効率(時間)として許容できる範囲で動作するデータ分析·知識発見アルゴリズムを用いて,データに含まれているパターンを抽出するプロセス」です。医薬品副作用のデータマイニング手法はシグナル検出とよばれ,1990年代後半から諸外国において研究が行われており,その一部はすでに規制当局などで実務に供されています。ここでいうシグナルとは「それまで知られていなかったか,不完全にしか証拠づけられていなかった有害事象と薬との因果関係の可能性に関する情報」であり,シグナル検出とは「詳細な調査をすることが必要と考えられる医薬品と副作用の組み合わせの発見と調査の必要な優先順位づけ」です。
机译:从广义上讲,数据挖掘是“寻找包含在数据中的准确,新颖,潜在有用且最终易于理解的模式的过程”,而从狭义上讲,则是“从数据库中构建知识发现”。这是一个使用数据分析/知识发现算法提取数据中包含的模式的过程,该算法在可接受的计算效率(时间)范围内运行。用于药物副作用的数据挖掘方法称为信号检测,自1990年代后半期以来,在其他国家/地区进行了研究,其中一些已被监管机构实施。这里的信号是“有关药物与以前未知或未完全证实的不良事件之间可能因果关系的信息”,而信号检测是“详细调查”。找到并研究可能需要的药物和副作用的组合是必要的优先事项。

著录项

  • 来源
    《薬事月刊》 |2009年第4期|共3页
  • 作者

    中村悟;

  • 作者单位
  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 jpn
  • 中图分类 药学;
  • 关键词

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