FDAの有害事象報告システムにおける重複報告の排除に関する新しいネットワークベースのグルーピング手法
カテゴリ：公衆衛生・予防医療
公開日：2026年2月19日
タイトル：Deduplicating the FDA adverse event reporting system with a novel application of network-based grouping
雑誌名：J Biomed Inform. 2025 May; 165: 104824.
概 要：
本研究は、FDAの有害事象報告システム（FAERS）における製品安全性に関するデータマイニングの信頼性を向上させることを目的とし、同一患者の体験を記述した重複報告を確実に特定する手法を提案しています。重複検出アルゴリズムを用いてFAERSデータベース全体の重複排除パイプラインを構築し、2900万件の報告を対象に重複ケースをグループ化しました。
方 法：
重複検出アルゴリズムは、報告内容から抽出した特徴を用いた確率的レコードリンクアルゴリズムに基づいており、FAERSの安全性レビューを支援するために設計されています。新たにネットワーク分析に基づくコミュニティ検出ルーチンを追加し、ペアワイズ比較から構築された重複のスパースなグループを分割しました。このパイプラインは、2300件の報告を含む12の専門家による評価データセットで評価されました。
結 果：
パイプラインは、FDAで使用されている現在の重複ラベリングツールよりも10のデータセットで優れたパフォーマンスを示し、F1スコアは0.36から0.93の範囲で、半数が0.75を超えました。重複報告の特定により、約500万件の報告が重複として識別され、専門家のレビュー効率が向上しました。
結 論：
InfoViP重複排除パイプラインは、FAERSにおける重複ケース報告を特定し、安全性レビュー業務の効率と精度を向上させるためのデデュプリケート入力を提供しています。