ビッグデータを活用した多疾患罹患の社会的決定要因の検討：ネットワーク分析とGIS

2016 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 16K15372
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 高橋 由光 京都大学, 医学研究科, 准教授 (40450598)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 中山 健夫 京都大学, 医学研究科, 教授 (70217933) ; 石崎 達郎 地方独立行政法人東京都健康長寿医療センター(東京都健康長寿医療センター研究所), 東京都健康長寿医療センター研究所, 研究部長 (30246045)
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: 医療ビッグデータ / 多疾患罹患 / 健康の社会的決定要因 / 社会ネットワーク分析 / GIS

Outline of Annual Research Achievements

本研究では、多疾患罹患の社会的決定要因について、ビッグデータを活用して、ネットワーク分析やGIS解析を通して解明することを目的としている。疾病は、単一罹患のみではなく、併存疾患など含め、患者ごとの複数疾患の罹患（多疾患罹患）を考慮することが必要である。本研究では、レセプト情報・特定健診等情報データベース（NDB）、後期高齢者レセプト、複数の健康保険組合のレセプト、国民生活基礎調査、ながはまコホートを用いる予定である。本年度は、主に、(1)データ取得、(2)環境整備を中心に行った。
(1) 国民生活基礎調査データ（匿名データ）の申請・取得を行い、ながはまコホート事業も、第二期が終了し、ベースラインおよび5年後追跡調査のコホートデータを整備することができた。ながはまコホートでは、特に、社会経済的状況について新規に詳細な情報を得ることができた。また、GIS解析に向け、医療機関地理情報を整理し、GISを用いたマッピングを行った。
(2) MySQLおよびRをベースにしたデータベースおよび解析環境を構築・整備し、1億行程度のデータのパフォーマンステストを終了させた。社会ネットワーク分析のためのRプログラムも改善した。GIS解析用のArcGIS環境も構築中である。レセプト解析に向けて、医薬品コードと疾患に関するマスターを作成中である。レセプトから生活習慣病（高血圧、糖尿病、脂質異常症）を同定するアルゴリズム（ICD10および医薬品コードを利用）を作成した。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

本年度の計画では、データ取得と環境整備を目指していた。国民生活基礎調査やながはまコホートは順調に進んでいる。しかしながら、NDBのデータ取得に想定より時間がかかりそうである。環境整備は順調に進んでいる。

Strategy for Future Research Activity

計画書通りに、データの解析をおよび方法論の開発を行う。各種データにおける多疾患罹患の罹病割合を明らかにしていく。また、医療機関地理情報を用いたGIS解析にも着手する。

Causes of Carryover

2016年度は、環境整備が順調に行えたため、物品費および人件費を節約することができた。次年度は、解析に向けデータ整備を行う必要があるが、想定より解析しづらいフォーマットであり、作業が発生する予定である。

Expenditure Plan for Carryover Budget

データ整形等のための人件費として使用する予定である。