医薬品副作用のデータマイ＝ングとはなhですか

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。