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J-GLOBAL ID：201802252768491219   整理番号：18A1910710

FDAセンチネルリンパシステムからの非構造化データを用いたアナフィラキシー症例分類への自動化アプローチの評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluating automated approaches to anaphylaxis case classification using unstructured data from the FDA Sentinel System

著者 (6件)： Ball Robert (Office of Surveillance and Epidemiology, Center for Drug Evaluation and Research, FDA, Silver Spring, MD, USA) ,  Toh Sengwee (Department of Population Medicine, Harvard Medical School and Harvard Pilgrim Health Care Institute, Boston, MA, USA) ,  Nolan Jamie (Department of Population Medicine, Harvard Medical School and Harvard Pilgrim Health Care Institute, Boston, MA, USA) ,  Haynes Kevin (Translational Research for Affordability and Quality, HealthCore, Inc., Wilmington, DE, USA) ,  Forshee Richard (Office of Biostatistics and Epidemiology, Center for Biologics Evaluation and Research, FDA, Silver Spring, MD, USA) ,  Botsis Taxiarchis (Office of Biostatistics and Epidemiology, Center for Biologics Evaluation and Research, FDA, Silver Spring, MD, USA)
資料名： Pharmacoepidemiology and Drug Safety  (Pharmacoepidemiology and Drug Safety)
巻： 27  号： 10  ページ： 1077-1084  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0540A  ISSN： 1053-8569  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 導入:2008年5月に,食品医薬品局は,2016年に,完全なSnelシステムの打ち上げにつながった医療製品安全性のための国家電子監視システムの確立のための複数年計画,Stentel Initiativeを開始した。Mini-Stentelパイロットの下で,アナフィラキシーのための1つを含む,関心のある健康結果を同定するためのいくつかのアルゴリズムを開発し,Sentinel共通データモデルから入手可能なデータを用いて評価した。目的:自然言語処理(NLP)を用いて非構造化された物語データから抽出された特徴を用いてアナフィラキシー症例を分類することができるかどうかを評価する。方法:以前に開発された方法を用いて,NLPを用いて非構造化された物語データから特徴を抽出し,アナフィラキシー(N=33),アナフィラキシー(N=27),未知(N=2)のようなヒト専門家によって分類された62の潜在的事例間のアナフィラキシーを同定した。【結果】ルールベースおよび類似性ベースのアプローチは,ほぼ等しい性能を示した(100%対100%,精度60.3%対57.4%,F測定:0.753対0.729)。誤分類に対する理由は,アルゴリズムの可能性を含んでおり,そのタイミング,重症度,あるいは代替説明の存在について,人間の専門家と同じ臨床判断を行うことである。そしてアナフィラキシーと一致する用語の同定は,アナフィラキシー以外の条件で存在する。結論:これらのアルゴリズムが人間のレビューなしで使用できる前に,精度が改善される必要があるが,臨床記録からの非構造化された物語情報にルールベースと類似性ベースのアルゴリズムを適用することは,Sentinelシステムにおけるアナフィラキシーの分類に使用できることを示した。これらの方法の更なる開発と評価が必要である。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データモデル ,  アルゴリズム ,  監視装置 ,  *自動化 ,  ルールベース ,  類似性 ,  ヒト ,  米国食品医薬品局 ,  *構造形成 ,  *アナフィラキシー ,  自然言語処理
準シソーラス用語： 重症度 ,  物語 ,  健康アウトカム ,  非構造化データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： アナフィラキシー ,  事例分類 ,  自然言語処理 ,  薬物疫学 ,  センチネルリンパ系 ,  検証

分類 (1件)： 免疫性疾患・アレルギー性疾患一般  (GD04010C)

タイトルに関連する用語 (7件)： FDA ,  非構造化データ ,  アナフィラキシー ,  症例 ,  分類 ,  自動化 ,  評価