薬局の業務支援にRWD～薬歴をエビデンス創出に活用

名城大学薬学部医薬品情報学の大津史子教授、保険薬局経営者連合会の山村真一会長らの研究グループは、各薬局から薬歴などのリアルワールドデータ（RWD）を集め、人工知能（AI）などで自動的に解析して、薬局薬剤師の業務支援や新たなエビデンス創出に役立てるシステム開発に着手した。薬物療法の安全性や有効性を確保するため、薬局薬剤師がチェックすべき事項に漏れが生じていた場合、薬歴などから検出し、薬局にフィードバックして実行を促す。薬の軽度な副作用に関するエビデンス創出にも取り組む。

「DREAMプロジェクト」と名付け、名城大、薬経連、グッドサイクルシステムが連携して開発を進める。2社4薬局が保有する約6万人の薬歴、レセプトデータをもとに、より良いシステムの仕組みを検討している段階にある。年内に基本的なシステム構造や解析方法を確立した上で、来年から4社10薬局で試験運用を開始して有用性を検証する計画だ。

新たに構築するシステムは、匿名化された薬局の薬歴やレセプトデータをRWDとして収集し、クラウド上のサーバーに蓄積。薬歴やレセプト情報をAIなどで自動的に解析し、薬剤師がチェックすべき事項を実施しているかどうか把握して、薬局にフィードバックするもの。漏れがある場合、電子薬歴画面などを通じて知らせる。

具体的には、非ステロイド性抗炎症薬、利尿薬、ACE阻害薬またはアンジオテンシンII受容体拮抗薬（ARB）の3剤併用で急性腎障害の発症リスクは高まることが知られている。年齢が高く、慢性腎不全の患者ではリスクが高まるため、薬局薬剤師は疑義照会などを行い、事前に阻止する必要がある。こうしたチェックの漏れを検出して知らせるなどの活用を想定している。添付文書に明記された定期的な検査が実施されていない場合には、副作用が発生しても医薬品副作用被害救済制度の対象にならない可能性がある。そうした症例もゼロにしていきたい考えだ。

大津氏（写真左）は「新たなシステムは、網羅的に注意喚起するものではなく、薬剤師がすべきことを実施したかどうかを確認するシステム。どうしても漏れは生じてしまうため、それを把握し、漏れが放置されないようにする。すべきことを着実に行うことは、薬局業務の質保証にもつながる」と強調する。