| Project/Area Number |
21K10345
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
藤森 研司 東北大学, 医学系研究科, 教授 (80264539)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
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)
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| Keywords | 電子レセプト / 介護レセプト / データベース研究 / 骨粗鬆症 / 認知症 / 機械学習 / ビッグデータ / データベース / レセプト |
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| Outline of Research at the Start |
継続率、遵守率の低さが課題となっている骨粗鬆症の治療を題材として、データヘルスの推進ならびに臨床疫学的視点で現状の電子レセプトの課題を明らかとし、さらに介護レセプトと統合して骨粗鬆症による骨折の医療・介護状況の全貌を明らかとする過程で、介護レセプトの活用可能性ならびに課題を検討する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
電子レセプト、介護レセプトを臨床的視点で分析可能な形のデータベース化を行い、両者の個人連結により医療・介護を一体のものとし疾患の分析を行う環境を構築している。今年度に新たに仙台市の国民健康保険、後期高齢者医療制度の医療レセプト、介護レセプトの４年分を入手し、データベース化と個人連結を行った。今年度は高齢者医療の状況把握ならびに骨粗鬆症に関して分析手法の検討とレセプト利用に関する課題抽出を行った。
臨床的観点の分析では医療レセプト、介護レセプトはそれぞれに情報の粒度が異なるため、一定程度粒度を揃えるための工夫を継続して検討している。一部の高齢者は入院→在宅・介護→入院を繰り返すため、時系列での医療・介護状況（病病連携、医療介護連携）の集約の方法を検討している。また併存症として認知症の有無による差異の検討も開始した。
本研究では骨粗鬆症治療の実態解明、医療と介護の関係、費用対効果を検討を明らかにするのみならず、臨床視点での活用の可能性をさらに高めるための医療レセプト、介護レセプトの情報の在り方、追加すべき項目等について検討を行っている。また対象が高齢者のため、医療レセプト、介護レセプトとも骨粗鬆症以外の項目も多数含まれるため、骨粗鬆症に係る費用の算出に当たって、対象とする疾患に限定するための方法について、検討を進めている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
新たなデータの入手とサーバの構築に時間を要したため１年延長をして研究を進めている。基本的なデータベースの構築を終え、粒度の調整、各種マスターの作成を継続している。
また、両レセプト間での患者連結について、医療費と介護費の関係を中心に検討を続けている。また、骨粗鬆症に関する医療費を集計するため、機械学習の分析手法をを検討している。
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| Strategy for Future Research Activity |
骨粗鬆症の治療と骨折との関係を明らかにし、予防にかかる費用、骨折治療に係る費用を求め、骨折予防の費用対効果を検討する。高齢者が対象の多くを占めるため、骨折後の医療費はレセプトの診療内容すべてではないため、骨折治療に係る部分を抽出する必要がある。そのための分析手法の開発を進める。
介護レセプトも同様で、全てが骨折に伴う介護サービスではない可能性があり、医療レセプトから得られた併存症の情報より、介護サービスを疾病別に分離する手法を開発する。
従前、分離のためのマスターは経験則に基づく手作業によるところが大きいが、AI技術を活用し分離可能か検討を行う。
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