病院情報システムに蓄積された処方実績データをオーダ時警告に利用する手法の開発研究

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研究実施計画に基づき、下記の成果を得た。2000年から2005年までの東京大学医学部附属病院における処方実績データを抽出し、匿名化処理の後、警告に必要な用量、用法、併用薬について統計的処理を行い、本院のデータベースに格納した。診療システムからデータベースにアクセスし各医薬品に対する警告を提供するシステムを構築した。処方頻度が高い10薬品について、警告の有用性の評価を行った。投与平均値から2σ乖離した値で警告を行った場合に、3薬品で従来手法に比べて警告数が減少し、特にCa拮抗薬では顕著であった。一方、プレドニンなど、添付文書記載の用量内での投与量の分布が広い薬剤については、逆に警告が増えたが、投与量を慎重に設定すべき薬剤について、本手法の、通常投与される用量から外れているという警告は診療医にとってはむしろ有用といえる(論文1)。なお、従来手法である医薬品添付文書に記載された用量を基準とした警告についても本院の診療情報システムに組み込み、警告の評価を行った。その結果、用量警告の約80%が実際に無視されたことが明らかになり(論文2)、実際の診療における従来手法の限界と本手法への期待が示された。上記成果を、12th World Congress on Health Informatics(オーストラリアブリズベン、2007年)において、論文1としてまとめ、成果発表をおこなった。第27回医療情報学連合大会(神戸、2007年)において、論文2としてまとめ、成果発表をおこなった。