2017 Fiscal Year Research-status Report
ＮＤＢビックデータを活用した状態遷移確率に基づく健康プロセスモデルシステムの構築
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17K01820
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| Research Institution | Nagoya City University |
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Principal Investigator |
宮内 義明 名古屋市立大学, 看護学部, 准教授 (70410511)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
西村 治彦 兵庫県立大学, 応用情報科学研究科, 教授 (40218201)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 状態遷移確率 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
1．NDBのデータ構成に対応させる為の検討およびプログラム改修
先の挑戦的萌芽研究（平成27-28年度）で構築した状態遷移確率に基づく健康プロセスモデルは、分析に用いたデータの提供元である某健診実施事業所が行っている生活習慣アンケートにマッチングした形で構築していたことから、本研究で活用を目指しているNDBの特定健診ビックデータのデータ構成に対応するためのモデル構造の再検討とプログラム改修を行った。NDBのデータを入手すれば、改修した健康プロセスモデルの計算システムに取り込み演算することで、年齢・性別・健康状態によって組み合わされる128～320通りの健康プロセスモデルを構築できる準備が整っている。
2．AI技術による自動精度向上と健康プロセスモデル選択機能の開発
本研究が対象とするNDBは、個人単位での健診等のデータが大規模に年々蓄積されていくことから、データベースから健診データを取り込むほど健康プロセスモデルの精度と信頼性がより向上していくように、近年急速に発展しているAI技術を応用して自動計算・更新する仕組みの開発に取り組んでいる。現在までに開発環境がほぼ整い、テストプログラムの開発と試行を行っているところである。このステップは時間がかかるので、次年度も継続して研究を継続する予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本研究の申請時点では、平成29年度から第3者利用を開始する予定とされていた厚生労働省のレセプト情報等オンサイトリサーチセンターが、第3者利用を開始することなく現在に至っているため、NDBビックデータの実データの入手を計画通り進めることは叶わない状況になった。そこで、NDBデータの利用申請についてその方法を全く変更し、現在その準備を進めているところである。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成29年度に引き続き、システム開発の部分は当初の計画通りAI技術による自動精度向上と健康プロセスモデル選択機能の開発と、受診者の健康セルフマネジメントをサポートするAndroidアプリの開発の両面で進めて行き、これらに並行してオンサイトリサーチセンターに依らないNDBビックデータの利用申請手続きの準備を進めて行く。
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| Causes of Carryover |
本研究で利用を計画していた厚生労働省のレセプト情報等オンサイトリサーチセンターの第3者利用が運用開始されなかったことで、予定していたデータ演算・分析が行えず、それに必要な人件費を使用しなかったことによって次年度使用額が生じた。
次年度はオンサイトリサーチセンターに依らないNDBデータの入手を進めるよていで、その準備と設備に次年度分の助成金と合わせて活用する予定である。
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