'연결 분석'에 '시각적인 그룹화 기법'을 더한 의약품 부작용의 관련성 분석
SAS Institute Japan 주식회사 JMP 재팬 사업부 시스템 엔지니어 마스카와 나오히로
어소시에이션 분석은, 점포에서 소비자가 구입하는 상품의 조합 중에서 관련이 강한 것을 찾아내는 방법으로서 이용되지만, 약의 부작용 패턴을 찾아내는 방법에도 응용할 수 있다. 이 분석은 특정 약물을 투여 한 환자에게 발생할 가능성이 높은 부작용의 조합을 알 수 있습니다. JMP Pro 13에서는 「연결 분석」의 플랫폼이 있어, 대량이고 다종의 부작용 데이터에서도, 어플리의 알고리즘에 의해, 빈도가 높은 부작용의 조합을 제시해 준다. 또한 이 플랫폼에서는 트랜잭션(환자)과 아이템(부작용)의 행렬을 특이값 분해(SVD)하는 옵션이 있어, 행렬을 저차원으로 축소하여 도시함으로써 부작용 발생 패턴이 유사한 환자의 그룹화나 부작용 자체를 시각적으로 그룹화할 수 있다. 특이값 분해는 어소시에이션 분석과는 별도의 그룹화 기법이지만, 어소시에이션 분석에서는 찾을 수 없는 관련성을 발견할 수 있는 경우가 있어, 양쪽의 분석을 조합하여 결과를 고찰하는 것이 유익하다. 본 발표에서는 의약품 의료기기 종합기구(PMDA)가 공개하고 있는 의약품 부작용 데이터베이스(JADER)를 이용해 '연결 분석' 플랫폼에서 특정 약제를 투여한 환자를 대상으로 하는 부작용의 관련성을 분석하는 예를 제시하고 특이값 분해 보고서를 고찰하는 유용성을 보여준다.
