インターネット利用病歴記録データベースを用いた放射線治療成績向上対策方法の確立

2003 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 14570857
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: 原内 一 大阪大学, 大学院・医学系研究科, 助手 (20243256)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 手島 昭樹 大阪大学, 医学系研究科, 教授 (40136049) ; 稲邑 清也 関西国際大学, 経営学部, 教授 (90203207) ; 梅田 徳男 北里大学, 医療衛生学部, 教授 (40142319)
• Keywords: 病歴記録データベース / 生存率 / 至適線量 / 検定

Research Abstract

病歴記録データベースに集積された症例群の生存率解析し、その結果を放射線治療の成績向上に役立てるため、本年度は優秀な生存率を残すことが出来た治療群を抽出(特徴づけ)することを可能とした。連続的に値をとりうる放射治療照射線量の中から、他の集団とは異なる成績を残す集団毎の照射線量の閾値(境界値)を検定の有意差を用いて算出し、各症例の放射線治療における至適線量を統計的に求めた。従来、境界値を検出する場合、その値の前後の集団(つまり2群)で検定を行ない有意差を判断していた。しかし、この方法ではこの2群は純粋に治療成績が優秀な範囲とそうでない範囲であるわけがなく、優秀な範囲とそうでない範囲が連結されたのちにその他の範囲と比較されていることとなる。今回我々は予じめ複数の小さな範囲に分割しその範囲とその他の範囲との連結をくりかえし、その度毎に検定をくりかえすという手法を行なった。その結果、優秀な成績を残す至適線量を精度よく抽出することが可能となり、ラーニングシステムにおいて模範例として表示する治療法を、統計的に考案することが出来た。当然、本手法はコンピュータによって自動的解析されるため、インターネットを通じて検索を行ない、ラーニングシステムで模範例表示に至るまでに4〜5秒しかかからない。

Research Products

• [Publications] Hiroko Kou, Hajime Harauchi, Hodaka Numasaki, et al.: "Development of a system which automatically acquires optimal discrete-valued attributes by dividing and grouping continuous-valued attributes to assist clinical decision making in radiotherapy"医学物理. 23,3. 163-172 (2003)