高齢者において、転倒は怪我の主な原因であり、しばしば救急治療室への訪問や重傷、場合によっては死亡につながります。薬剤は転倒の主要なリスク要因です。個別のリスクを評価するツールが不足しているため、一般開業医（GP）は高齢者の転倒関連の薬剤管理に苦労し、高齢患者は自らの薬剤の共同管理に適切に関与できていません。本プロジェクトの目的は、高齢者とGPの間の共同薬剤管理を効果的にサポートするために、個別の転倒リスクを有効に予測する包括的なデータ駆動型科学アプローチを開発し評価することです。本プロジェクトには二つの目標があります。第一に、薬剤関連の転倒の個別リスクを評価するために電子健康記録から予測モデルを開発し、検証することを目指します。データサイエンスの課題には、自由記述分析、欠損値の考慮、薬剤の階層構造の検索、新しい予測因子の工学、およびアプローチの限界の理解が含まれます。第二に、高齢患者とGPのための共同薬剤管理戦略を開発し評価することを目指し、これは臨床意思決定支援システム（CDSS）と患者ポータルで構成されています。この戦略が薬剤レビュー相談中の共有意思決定の質、薬剤管理、および患者の成果に及ぼす影響を評価します。このプロジェクトから得られる知見と、両方のGPと患者を支援する予測モデリングに基づくアーキテクチャは、将来的に他の主要な健康問題にも適用可能です。
Westerbeek et al.（2024）はこの問題を研究しました。