臨床薬学領域におけるAIの活用によるビックデータ解析の可能性

「はじめに」 近年, 世界中で人工知能(artificial intelligence; AI)を活用した産業改革が, 目覚ましく進んでいる. 1)医療分野におけるAIは, IBM Watson Health(R)などに代表されるような診断支援を目的とした医療AIサービスとしても利用されている. また, 医療情報領域ではAIを利用したビックデータ解析の応用も進められており, 従来の手法からは予測できない副作用や効果を見い出す手法の1つとしても期待されている. これまで, 筆者らは, 独立行政法人医薬品医療機器総合機構(Pharmaceuticals and Medical Devices Agency; PMDA)が2012年から一般公開している有害事象自発報告データベース(Japanese Adverse Drug Event Report database; JADER)を利用し, AIを実現する手段として機械学習を組み入れた副作用解析システムの開発を進めている.