연관성 평가를 위한 실마리정보 지표의 활용

Application of Signal Index for Association Evaluation

약물감시에서 약물부작용에 대한 자발적 신고체계는 판매된 약물에 대한 실마리정보를 확인하는 데 중요한 역할을 한다. 실마리정보는 인과관계의 정보가 없거나 입증자료가 불충분하여도 인과관계를 배제할 수 없어서 지속적인 관찰이 요구되는 정보라고 할 수 있다. 약물의 부작용에 대한 자발적 신고제도가 도입되고 한국의약품안전관리원이 출범하면서 자발적부작용신고시스템이 구축되었으며, 또한 신고가 된 자료들을 체계적으로 관리하게 되었다. 본 논문에서는 의약품 유해사례 분석을 위한 실마리정보 지표에 대해 데이터 마이닝에서의 연관성 규칙을 생성하기 위한 도구로의 활용 가능성을 타진하였다. 이를 위해 먼저 여러 형태의 신뢰도와 향상도와 같은 기본적인 연관성 측도와의 관계를 파악하였으며, 예제를 통하여 이들 통계량의 효율적인 측면을 탐색하였다. 그 결과, 실마리정보 지표들은 동시 발생 빈도가 증가함에 따라 모두 증가하는 것으로 나타난 반면에 불일치 빈도가 증가함에 따라서는 이들 모두가 감소하는 것으로 나타났다. 따라서 실마리정보 지표들은 모두 연관성 평가 측도로 바람직한 것으로 나타났으며, 이들 중에서는 부호를 가지는 정보 성분 측도나 Yule의 Q 측도가 바람직한 것으로 나타났다.

The spontaneous reporting system for drug side effects in pharmacovigilance plays an important role in identifying signal on the drugs sold. The signal is information that requires continuous observation because there is no causal relationship information or the causal relationship can not be excluded even if the proof data is inadequate. A spontaneous reporting system for side effects of drugs was introduced. The Korea Pharmaceutical Safety Management Service (KSA) was established, and a spontaneous adverse reaction reporting system was established. In this paper, we have discussed the possibility of using the signal index for drug harmful case analysis as a tool to generate association rules in data mining. To do this, we first grasped the relationship between these statistics and the basic association measures such as various types of confidence and lift, and explored some efficient aspects of them through examples. As a result, the signal indicators were all increased as the coincidence frequency increased, but all of them decreased as the inconsistency frequency increased.