2020 Fiscal Year Annual Research Report
大規模医療・介護関連データベースを用いた臨床疫学・経済学研究基盤構築
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17H05077
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
松居 宏樹 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 助教 (70608794)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 大規模医療介護データ / 臨床疫学 / 深層学習 / ユーザーインターフェース |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は国内に存在する複数の大規模医療・介護関連データベースを統合することで、医療・介護のフィールドを超えた患者縦断データを作成し、それを用いて臨床疫学・経済学研究を行うインフラを整備することである。 そのために以下の事項を行うことを目的としている。i)共通IDの存在しないデータベース間のデータ突合手法の開発を行う。ii)医療・介護アウトカムの地理的・経時的変化の可視化と規定要因を明らかにする。iii)医療・介護のフィールドを超えた、患者長期追跡データベースを作成し、診療行為や薬剤・介護サービスと長期的な医療・介護アウトカムとの関連を検証する。
本年度は昨年度に引き続き、共通IDの存在しないデータベース間のデータ突合手法の開発に取り組んだ。今年度は特に、レセプトデータベース（NDB）と病院から収集される退院時サマリ情報（DPC）の情報を連携して解析する手法を開発し成果を上げた。
昨年度作成した肺炎を対象としていたリスクモデルをすべてのDPC入院症例に拡張し、高い精度を得ることができた旨を報告したが、論文化を行い投稿中である。
さらに、本年度は自然言語処理で用いられる手法をモデルに取り入れ、入院時のレセプト情報から退院時のADLを予測するモデルの構築にも成功した。
それに加え、研究機関を通じ構築したレセプトデータの研究用データモデルを幅広い研究者が利用できるように、ユーザーインターフェース構築を実施しすることや、昨年度利用許諾を得た、医療・介護データベースのデータモデルの構築および、共通IDのないデータベース間のID統合を複数データベース間に拡張することにとり組んだ。
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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