症例登録事業の根幹をなす精度検証とその向上に資する支援のあり方についての研究

Research Project

Project/Area Number	21K10303
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
Research Institution	Yamaguchi University
Principal Investigator	石田博山口大学, 大学院医学系研究科, 教授 (50176195)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	永野浩昭山口大学, 大学院医学系研究科, 教授 (10294050) 平野靖山口大学, 医学部附属病院, 准教授 (90324459)
Project Period (FY)	2021-04-01 – 2024-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help	¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000) Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2021: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywords	症例登録 / データの質 / 検証 / 構造化データ / 自然言語解析 / DPCデータ / リアルワールドデータ / 症例登録支援システム
Outline of Research at the Start	症例登録において、重要な課題である登録精度は、現状では多くの場合、登録者の入力情報に委ねられている。症例情報は診療の中で、その多くが電子カルテ等の病院情報システム（HIS)にも登録・蓄積されたものであることから、その蓄積情報の活用が望まれる。本研究では、症例毎に登録された情報について情報種別毎にHISに蓄積された情報との比較により、現状の登録精度の検証を行い、さらに、症例登録支援システムにおいて蓄積情報をもとに自動入力等により支援すべき情報項目の内容について検討を行う。
Outline of Annual Research Achievements	消化器外科専門医領域での検討に引き続き、NCD乳腺専門医の手術症例に対する登録フォーム（CRF）上の項目内容における、DPC様式１、検査、処方等の構造化データの活用性の確認とともに、乳癌におけるNCD上の登録内容と電子カルテの情報との照合を行った。乳癌に対する2020年度の手術登録症例108症例（両側乳癌3例を含む）の登録精度の検討では、NCD既登録情報と電子カルテ等の既存情報と照合した結果、登録症例の漏れは認めなかったが、消化器外科専門医領域と同様に数値型の入力である体重の差異、腫瘍径、浸潤径における明らかな数値差のある例がそれぞれ1～数例ずつ認められた。また、1割程度までのTN分類の差異を認め（M分類は差異なし）、ホルモンレセプター等のバイオマーカーに関する登録では術前情報での登録頻度が少なく、さらに、術後結果での登録においては結果のあるKi-67で未測定・未実施とした例が比較的多く認めた。これらのバイオマーカー情報については、術前・術後の病理報告にテキスト情報として含まれるものであり、NCD登録のタイミングにおける病理報告との時間的なずれ、あるいは、登録項目毎の異なる区分による選択肢の選択違いなどの要因が考えられた。さらに乳腺を含む癌診療における病理検査の結果は基本的に必須登録項目であり、症例登録、および、検証時には病理所見の確認が必要であるが、形式がテキスト情報であり構造的情報としての取得が困難なことから、自然言語解析による固有表現抽出への取り組みを開始した。2022年度は、モデル構築に活用するため、2015年～2020年の乳癌手術症例（684症例）の病理および手術報告、さらに退院時サマリーのテキスト抽出を行うとともに、標準的な情報連携において活用されるREST APIを用いた情報取得のための基盤システムの開発を進めた。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 2022年度は、症例登録の対象種別を乳癌手術症例に拡大し、単年での登録内容と電子カルテ等の情報との比較によってその登録情報の精度の検討を行ったが、その中で構造化データであるSS-MIX2からの処方・注射情報からの抗がん剤等の登録情報抽出の汎用化を行った。特に乳癌手術症例の登録においては、浸潤径やバイオマーカー等の非構造化データである病理報告等のテキスト情報からの必要情報の取得が課題となり、自然言語解析による固有表現情報の抽出を行うための訓練データとして、病理報告等の情報収集を進めた。さらに、登録、および、参照対象となる情報収集の標準化に向けた基盤機能の開発を行うことができたため、概ね計画通りの進捗と判断した。
Strategy for Future Research Activity	乳癌手術症例の登録情報をもとに、電子カルテの二次利用基盤にある構造化情報の抽出機能の拡張についての検討を継続するとともに、非構造化情報からの自然言語解析を用いた固有情報の抽出基盤の検討を加えることで、登録支援・登録情報の検証に活用できる情報種別を拡大する。その上で、症例登録における情報検証システムのプロトタイプの開発を進める。