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Project

薬局薬歴×NLPで実現する，服薬サポート価値の見える化

ABOUT

本研究は、薬局における服薬支援の実践が患者にもたらす価値を、客観的に可視化・評価することを目的としています。薬局に蓄積された薬歴記述や事例データを活用し、以下の取り組みを進めています。

  1. 薬剤師による服薬サポートが、患者の健康アウトカム（症状の改善、服薬アドヒアランスの向上など）に与える影響の分析と評価
  2. 薬歴に記載された内容から、服薬支援の内容や患者の反応を自動的に抽出する自然言語処理（NLP）モデルの構築
  3. NLPモデルを用いて、薬歴記述を通じた服薬サポートの価値評価手法の開発
  4. 上記手法の実用性や、薬局業務への応用方法の検討

これらの取り組みにより、薬剤師介入の価値を薬局薬歴等の情報から定量的に捉える新たな評価手法を確立し、薬局における質の高い服薬支援の促進に貢献することを目指しています。

ACHIEVEMENT

Publications

  1. Nishioka S, Watabe S, Yanagisawa Y, Sayama K, Kizaki H, Imai S, Someya M, Taniguchi R, Yada S, Aramaki E, Hori S*. Evaluation of deep learning models for adverse event signal detection using patients’ concerns in pharmaceutical care records. J Med Internet Res 2024;26:e55794. doi: 10.2196/55794. リンク
  2. Yanagisawa Y, Watabe S, Yokoyama S, Sayama K, Kizaki H, Tsuchiya M, Imai S, Someya M, Taniguchi R, Yada S, Aramaki E, Hori S*. Identifying Adverse Events in Outpatients With Prostate Cancer Using Pharmaceutical Care Records in Community Pharmacies: Application of Named Entity Recognition. JMIR Cancer. 2025 Mar 11; 11: e69663. doi:10.2196/69663. リンク
  3. 柳澤 友希, 横川 祐希, 木﨑 速人, 佐山 杏子, 横山 さくら, 佐々木 剛, 染谷 光洋, 谷口 亮央, 今井 俊吾, 堀 里子*. 薬剤服用歴を用いた在宅医療における薬学的介入後の患者アウトカムの評価. 薬学雑誌, 144(8)839-845, 2024. DOI: 10.1248/yakushi.24-00080. リンク

 

Presentations

  1. 横川 祐希，木﨑 速人，横山 さくら，佐山 杏子，柳澤 友希，佐々木 剛，染谷 光洋，谷口 亮央，今井 俊吾，堀 里子．薬歴情報を用いた在宅医療における薬剤師介入に伴う処方変更事例の分析．日本薬学会第144年会，横浜，2024年3月（口頭発表）
  2. 渡部 哲，西岡 愉史，柳澤 友希，佐山 杏子，木﨑 速人，今井 俊吾，染谷 光洋，谷口 亮央，矢田 竣太郎，荒牧 英治，堀 里子． 深層学習を用いた患者主訴からの有害事象シグナル検出器の有用性評価．人工知能学会全国大会（第38回），浜松，2024年5月（口頭発表）
  3. 渡部哲，柳澤友希，佐山杏子，横山さくら，谷口亮央，矢田竣太郎，荒牧英治，木﨑速人，今井俊吾，堀里子．薬局薬歴の患者訴え記述に対する自然言語処理技術の応用可能性の検討．医療薬学フォーラム2024/第32回クリニカルファーマシーシンポジウム，熊本，2024年7月（ポスター発表）
  4. 渡部 哲，柳澤 友希，横山 さくら，佐山 杏子，染谷 光洋，谷口 亮央，矢田 竣太郎，荒牧 英治，木﨑 速人，土屋 雅美，今井 俊吾，堀 里子．薬局薬歴の主観的記述を用いた患者による症状表現を抽出可能な新規モデルの開発． 日本薬学会第145年会,福岡, 2025年3月（口頭発表）学生優秀発表賞
  5. 横山 さくら，柳澤 友希，渡部 哲，染谷 光洋，谷口 亮央，木﨑 速人，今井 俊吾，堀 里子．薬局薬歴から自然言語処理を用いて薬学的ケアを抽出する手法の開発．日本薬学会第145年会，福岡, 2025年3月（口頭発表）
  6. 柳澤 友希, 渡部 哲, 横山 さくら, 木崎 速人, 今井 俊吾, 染谷 光洋, 谷口 亮央, 矢田 竣太郎, 荒牧 英治, 堀 里子．自然言語処理技術を活用した薬局薬歴の症状聴取に基づくアセスメント内容の可視化．第34回日本医療薬学会年会,幕張, 2024年11月3日（ポスター発表）

COLLABORATION

本研究は、株式会社ナカジマ薬局（代表取締役社長 薬剤師 中島 久司）と慶應義塾大学薬学部医薬品情報学講座（教授 堀 里子）が共同研究契約を締結し取り組んでいるものです（2022年9月1日〜継続中）。