北海道科学大学薬学部社会薬学部門薬事管理学分野の光岡俊成教授らの研究グループは、薬局向けサービスを展開するカケハシと、クラウド型電子薬歴に集積された情報から自然言語処理モデル（NLP）を用いて慢性疾患患者の服薬アドヒアランスの影響因子を解析する共同研究を開始した。薬歴特化型NLPモデルを独自開発し、慢性疾患患者の服薬アドヒアランスに影響を及ぼす因子を明らかにした上で、医薬品の適正使用に必要な服薬指導コンテンツの開発やより良い処方設計の提案につなげたい考え。薬局由来のデジタルデータを利活用することで、薬局薬剤師が付加価値の高い業務を行えるよう後押しする。
同研究は後ろ向き縦断的調査で、患者の主訴と薬剤師のアセスメントが経時的に記載されている電子薬歴データベースから服薬アドヒアランスに影響を及ぼす要因を明らかにするもの。カケハシの電子薬歴システムに記載されているデータを匿名化処理し、実施する。
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