[論文レビュー] Discriminant chronicles mining: Application to care pathways analytics

Dauxais, Yann, Thomas Guyet+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 11, 2017

Data Mining Algorithms and Applications参考文献 1被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、てんかん発作を来たす患者において対照群よりも頻繁に観察される、薬物投与およびイベントの時系列的パターン（定量的時間制約を伴う）を同定する新規の判別的記録マイニング手法であるDCMを提案する。フランスの医療行政データに適用した結果、てんかん発作リスクの上昇に関連する、不規則な抗てんかん薬の入れ替えと併用抗凝固薬投与を結びつける臨床的に意味のある判別的記録が同定された。

ABSTRACT

Pharmaco-epidemiology (PE) is the study of uses and effects of drugs in well defined populations. As medico-administrative databases cover a large part of the population, they have become very interesting to carry PE studies. Such databases provide longitudinal care pathways in real condition containing timestamped care events, especially drug deliveries. Temporal pattern mining becomes a strategic choice to gain valuable insights about drug uses. In this paper we propose DCM, a new discriminant temporal pattern mining algorithm. It extracts chronicle patterns that occur more in a studied population than in a control population. We present results on the identification of possible associations between hospitalizations for seizure and anti-epileptic drug switches in care pathway of epileptic patients.

研究の動機と目的

• 従来の薬物疫学的研究が事前に定義された仮説に依存し、時系列的パターンを効果的に活用できないという限界を是正すること。
• 特に、特定の結果（例：てんかん発作関連の入院）を示す患者群において頻度が著しく高い、定量的時間制約を伴う時系列的パターン（記録）を同定する手法を開発すること。
• 臨床医が実世界の縦断的医療経路から、行動可能なデータ駆動型仮説を生成するのを支援すること。
• 時系列的パターンマイニングを活用することで、医療行政データベースの分析を改善し、隠れた臨床的関連性を解明すること。

提案手法

• DCMは、ラベル付きの医療経路シーケンスから、時間的制約を伴うイベントの集合（記録）を抽出する判別的時系列パターンマイニングアルゴリズムである。
• 記録とは、イベント間隔に時間的制約（DTC：イベント間隔制約）を伴うイベントの集合であり、タイムスタンプ上での区間としてモデル化され、陽性群（例：てんかん発作）でより頻繁に発生する場合に判別的とされる。
• 非判別的パターンをフィルタリングするためのサポートベースのプルーニング戦略を用い、陽性群で顕著に高い頻度を示すパターンに焦点を当てる。
• 制約満たし問題のアプローチを用いて、イベント間の時間的関係を表現・検証し、薬物投与や医療イベント間の遅延を正確にモデル化可能である。
• 統計的証拠が強いパターンを優先するため、成長率指標を統合してパターンをランク付けする。
• 本手法は、てんかん患者における抗てんかん薬の入れ替えと併用薬の有無に注目し、実世界のSNIIRAMデータを用いて評価された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 定量的時間制約を伴う時系列パターンマイニングは、薬物使用パターンとてんかん発作関連入院との間の臨床的に関連する関連性を同定できるか？
• RQ2 大規模な実世界の医療行政データベースから、自動的に判別的記録を発見する方法は何か？
• RQ3 抗てんかん薬の入れ替えタイミングの不規則性は、単なる出現頻度を超えて、てんかん発作リスクの上昇と関連しているか？
• RQ4 併用抗てんかん疾患薬（例：抗凝固薬）を含む記録は、隠れた有害な薬物相互作用を明らかにできるか？

主な発見

• DCMは、抗てんかん薬の入れ替えを含む4つの判別的記録を効果的に抽出した。陽性群におけるサポート値は43～78、陰性群では23～53であった。
• バルプロ酸（N03AG01）と併用抗凝固薬（B01AC06）および鎮痛薬（N02BE01）を含む複雑な記録では、陽性群でのサポート値が50、陰性群で17であり、成長率が2.94と高かった。
• 2つの薬物入れ替えを含む別の記録では、陽性群でサポート値78、陰性群で53を示し、てんかん発作イベントと強い関連性を示した。
• 臨床医は、第3の薬物投与が遅延している（DTC [72,83]）記録が、治療の不安定性を示しており、服薬遵守不良や管理不全の兆候であると特定した。
• アスピリンとパラセタモールの90日以内の併用が観察された記録は、てんかんの悪化を引き起こす可能性のある脳卒中関連の悪化と関連しており、経路レビューにより臨床的に妥当な仮説として確認された。
• 判別的記録のタイムライン可視化において、制約情報が消失していることが判明し、正確な臨床的解釈のためにはDTCの保持が極めて重要であることが示された。