Observation Island

BCPNNについて

BCPNN (A Bayesian Confidence Neural Network) ¹の集計手法について概要を記します。その例として、PMDA (Pharmaceuticals and Medical Devices Agency)が公開するJADER (Japanese Adverse Drug Event Report database) データベースで、WHOが使用するシグナル検出の手法であるBCPNN  (A Bayesian Confidence Neural Network) ¹を計算しました。結果はこちらのページに示します。<https://wp.me/P9b6zl-gt>

BCPNNをSQLでデータ集計

SELECT Drug201711.識別番号, Drug201711.医薬品（一般名）, Drug201711.医薬品の関与, Reac201711.有害事象 INTO [0010 AnalysisLineList]
FROM Drug201711 INNER JOIN Reac201711 ON Drug201711.識別番号 = Reac201711.識別番号
GROUP BY Drug201711.識別番号, Drug201711.医薬品（一般名）, Drug201711.医薬品の関与, Reac201711.有害事象
HAVING (((Drug201711.医薬品の関与)=”被疑薬”));

SELECT [0010 AnalysisLineList].医薬品（一般名） AS drug, [0010 AnalysisLineList].有害事象 AS event, Count([0010 AnalysisLineList].識別番号) AS 識別番号のカウント INTO [0020 PhViDdata]
FROM [0010 AnalysisLineList]
GROUP BY [0010 AnalysisLineList].医薬品（一般名）, [0010 AnalysisLineList].有害事象;

元データに入っている『”』の様な余計なごみを削除して、つぎのＲスクリプトへ

Rを用いたBCPNNによるデータマイニング

setwd(“C:/Users/Oshima/Documents/2017/PMDA”)
library(PhViD)

JADERdata <- read.csv(“0020PhViDdata.csv”, head=T)
PhViDdata <- as.PhViD(JADERdata)
res <- BCPNN(PhViDdata, MIN.n11=3, DECISION = 3,
RANKSTAT = 2)

write.table(res$ALLSIGNALS, “BCPNN_out.csv”, quote=F, col.names=T, append=F, sep=”,”)

本質的にはこれでＯＫ。BCPNNではない、同様の手法であるGPSでもRORも出力できますが、その辺の設定を変える場合はＰｈＶｉＤの取説参照。また、WHOはシグナル検出に用いる手法の軸足をBCPNNから、vigiRankという手法に移してきている模様です。

以前のs社にいたときに、これと同じ動作をするプログラムを、Ｆ社が「本当なら億の価値があるヤツだが、一緒に開発してもらうことを前提に2000万円ほどで開発しますよ」と持ちかけてきました。以前よりこんな感じのスクリプトを自分で作ってデータを見ていましたから、当然お断りしました。

Reference

お昼ご飯を食べに出たついでに、近くの『聖地』にお参りに行きました。写真は冨田勲先生が使っていたシンセサイザーです。

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今朝通勤中に職場近くの神社に立ち寄りました。初詣でられの準備が進んでいます。

「ヒートショック」という言葉も、ヒートショック・プロテインという物質群が報告・研究されていた時とは、全く異なる意味合いで普及してしまったな

今朝の皇居のお堀の様子です

今日厚生労働省に行きました。敷地に入ったすぐ傍に誓いの碑があります。過去の薬害のような事を二度と起こさないと言う、役人の心構えが書かれています。私の職責も目指すところはコレと同じです。

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試した時の、記録です。

１．まずはログイン

２．アプリを実行するスペースとかの設定（実はこの時は間違っていて、アップロードするphpファイルをタイプしているが、IBM側のワークスペースに設定したアプリの名前を入れなくてはいけなかった。で、phpファイルはどうやって指定するかと言うと、指定しなくてよいようです。このbluemixコマンドをタイプしているディレクトリのファイルがすべてIBM側に送られるらしいです。）

３．起動確認

今週はレビュー業務（他の人の作成した書類を読んでコメントする）が多く、書類に目を通しながら音楽を楽しむ時間を多くとりました。仕事をしながら、これらのアルバムを聴きました。

こちらのページで、IBM Watsonで誰かが学習させた画像認識をとりあえず試してみました。

<https://visual-recognition-demo.ng.bluemix.net/>

1.  牛。まずは、こちら。自信を以て正解を出しています。
2. 次は、お台場の自由の女神。これも何が写っているのか正確に答えています。
3. つぎはこちら。食事をする場所だという事、それぞれのヒトの性別や年齢もおおむね妥当。（私は少し年上にみられていましたが）でも、一人認識されていませんね。
   

1. ちょっと、意地悪してこちら。場所のロッカールームはおまけで正解。写っているのは「執事」ですか？