論文の概要: A Framework for Assurance of Medication Safety using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.05620v1
• Date: Mon, 11 Jan 2021 12:32:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-04-04 14:29:15.765191
• Title: A Framework for Assurance of Medication Safety using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いた薬剤安全性保証の枠組み
• Authors: Yan Jia, Tom Lawton, John McDermid, Eric Rojas, Ibrahim Habli
• Abstract要約: 本稿では,機械学習と安全工学を組み合わせた薬剤安全性を確保する枠組みを提案する。 専門家の意見に基づいて、安全分析を使用して、薬物エラーの潜在的な原因を積極的に特定する。 医療はデータに富んでいるため、機械学習による安全性分析を強化して、医薬品エラーの実際の原因を発見することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.661554246916118
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Medication errors continue to be the leading cause of avoidable patient harm in hospitals. This paper sets out a framework to assure medication safety that combines machine learning and safety engineering methods. It uses safety analysis to proactively identify potential causes of medication error, based on expert opinion. As healthcare is now data rich, it is possible to augment safety analysis with machine learning to discover actual causes of medication error from the data, and to identify where they deviate from what was predicted in the safety analysis. Combining these two views has the potential to enable the risk of medication errors to be managed proactively and dynamically. We apply the framework to a case study involving thoracic surgery, e.g. oesophagectomy, where errors in giving beta-blockers can be critical to control atrial fibrillation. This case study combines a HAZOP-based safety analysis method known as SHARD with Bayesian network structure learning and process mining to produce the analysis results, showing the potential of the framework for ensuring patient safety, and for transforming the way that safety is managed in complex healthcare environments.
• Abstract（参考訳）: 薬の誤用は、病院で避けられる患者の危害の主な原因であり続けている。 本稿では,機械学習と安全工学を組み合わせた薬剤安全性を確保する枠組みを提案する。 専門家の意見に基づいて、安全分析を用いて薬物エラーの潜在的な原因を積極的に特定する。 医療はデータに富んでいるため、機械学習による安全性分析を強化して、データから医薬品エラーの実際の原因を発見し、安全分析で予測されたものから逸脱した場所を特定することができる。 これら2つのビューを組み合わせることで、薬物エラーのリスクを積極的に動的に管理できる可能性がある。 この枠組みを胸腔手術を含む症例研究に適用する。 心房細動の制御には、β遮断薬を投与するエラーが不可欠である。 このケーススタディでは、HAZOPベースの安全分析手法であるSHARDとベイジアンネットワーク構造学習とプロセスマイニングを組み合わせて分析結果を生成し、患者安全を確保するためのフレームワークの可能性を示し、複雑な医療環境における安全管理の方法を変える。

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