多施設統合退院サマリーデータベースの臨床応用

2017 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 16K00458
• Research Institution: Chiba University
• Principal Investigator: 鈴木 隆弘 千葉大学, 医学部附属病院, 准教授 (40323422)
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: テキストマイニング / 退院時サマリー / ＤＰＣ / 電子カルテ

Outline of Annual Research Achievements

本研究「多施設統合退院サマリーデータベースの臨床応用」は、連携研究者の所属する複数の病院から退院サマリーを収集し、千葉大学で開発したテキストマイニング技法を用いて解析することで、共通の文書ベクトル空間を持つ大型文書データベースを構築して、自動DPC判定や類似症例の検索を初めとした応用を試行すると共に精度の検証を行い、技術的および法律的な課題を整理・解決していく。
本研究は３カ年計画で実施する。広く診療情報を用いるためには各施設での倫理審査が必要であり、平成２８年度は倫理審査で承認の得られた施設から訪問作業を行い、前回の研究以降に蓄積されたサマリーを収集して、既存のデータベースと統合したベクトル空間を構築する。データの収集と基本的な解析は各施設内で行い、千葉大学へは統計データのみを集約している。抽出したサマリーは索引語に分解して解析を行う。形態素解析には「MeCab(和布蕪)」を使用する。解析には約２３万語の医学用語を抽出した辞書を準備しており、鈴木、髙﨑、嶋田が作成に協力したパラメディカル用医療辞書であるComeJishoも併用する。
千葉大学医学部附属病院では67266症例を抽出して64201後の索引語が得られた。同様に大阪大学医学部附属病院からは58726例で96320語、香川大学医学部附属病院からは20836例で55650語、高知大学医学部附属病院からは34994例で73621語、長崎医学部附属病院からは61582例で50198語、聖路加国際病院からは73064で39391語のデータがそれぞれ得られた。退院サマリーの総計は約３２万例で、索引語としては約１７万６千種が得られ、施設ごとにサマリーの特徴や単語出現頻度の分析、辞書による違いの検討などを行っている。

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

参加施設の追加を試みたが、改正個人情報保護法の施行によって、前回の研究時よりも患者情報の新たな取得は困難となり、新規の参加は無かった。
退院サマリーから個人情報を除去して提供するために必要な要件の整理をおこない、当院のサマリーへの適応を検討している。他院の退院サマリーを閲覧するためのプロトコルについても検討中であるが、病院の情報資産公開において改正個人情報保護法上の問題を起こさない方策は難しく、未だ結論を出せていない。
前年度に得られたデータを用いて、入院中の患者の退院サマリーからDPCを自動判定するアプリケーションについて、当初は自主開発を行う予定であったが、適切な人員の雇用が出来なかったため、外注に切り替えて開発した。現在評価を行っている。

Strategy for Future Research Activity

平成３０年度は作成したアプリケーションの臨床現場での利用を通じて、操作性の改善点や検索結果の評価、検索に使われるキーワードや操作ログの収集によって評価と改良を行い、診療情報管理への貢献についても評価する。
研究の総括として研究成果を国内の医療情報関連学会にて報告する。また、国際医療情報学会、欧州医療情報学会などの国際学会においても発表を行う。

Causes of Carryover

（理由）
出張件数が予定より少なく、物品費共々節約に努めたため、結果的に少額を次年度に回すことが出来た。
（使用計画）
結果公表のための費用として使用する。新規研究参加施設が追加された場合はデータ収集のために現地での処理を行う。