藥物副作用與“視覺分組方法”的關係分析加入“關聯分析”藥物副作用與“視覺分組方法”的關係分析加入“關聯分析”
SAS Institute Japan Corporation JMP日本分部系統工程師Masahiro Masukawa
關聯分析用作在商店中消費者購買的產品組合之間找到強關聯的方法，但是它也可以應用於找到藥物的副作用模式的方法。通過該分析，可以知道給予某種藥物的患者可能發生的副作用的組合。在JMP Pro 13中，存在“關聯分析”的平台，即使具有各種類型的大量副作用數據，先驗算法也呈現頻繁副作用的組合。此外，在這個平台上，可以選擇奇異值分解（SVD）交易矩陣（患者）和項目（副作用），並通過將矩陣繪製到低維度，副作用的發生模式類似可以將視覺上分組患者和副作用本身。儘管奇異值分解是與關聯分析不同的分組方法，但是存在可以找到關聯分析無法找到的相關性的情況，並且將兩個分析組合併考慮結果是有益的。在本演示文稿中，使用藥物和醫療器械局（PMDA）發布的藥物副作用數據庫（JADER），在“關聯分析”平台上，對給予某些藥物的患者的副作用的相關性我們提出了一個分析的例子，並證明了考慮奇異值分解報告的有用性。
