Data-mining analyses and visualization of multimorbidity structure

2019 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 19K10508
• Research Institution: Nagoya University
• Principal Investigator: 近藤 高明 名古屋大学, 医学系研究科(保健), 教授 (00195900)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: ネットワーク解析 / レセプト / 医療費 / 国際疾病分類

Outline of Annual Research Achievements

本年度はレセプト分析情報を加工したデータベースを構築し、ネットワーク解析を行うための準備を進めた。T市のH26年1月から12月診療分の匿名化された電子化国保レセプトデータを入手したが、レセプト記載の全傷病名は3桁のICD-10コードに変換されている。ついで一般的に使用されている傷病分類表（中分類）を元に、本研究で利用すると予定している傷病名に要約した120の傷病名からなる分類表を作成し、それらを3桁ICD－10コードに対応可能となるよう再検討した。この作業に用いるプログラム構築には、データベースソフトFile Makerを使用した。ひと月あたりのレセプト件数は6万件を超えるが、今回は外来受診レセプト（694,351件）に限定した作業を行った。抽出したデータ項目は、暗号された個人番号、性別、年齢、診療年月、診療実日数、費用額、ICDコードであり、ICDコードは我々が要約した傷病名に変換した。レセプト記載の診療点数は傷病ごとの内訳が不明であるので、傷病ごとの医療費推定を行うためレセプト自動傷病分類ソフトPDM（Proportional Distribution Method）を使用し、レセプトに記載されたすべての傷病名について、医療費や日数を比例配分した。

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

解析に用いるデータには、今回準備したもの以外にも、レセプトデータや健診データ、疫学的調査データが入手されている、あるいは今後入手予定であるが、そられのデータの変換作業に時間を要している。特に経年的に追跡されているデータに関しては、リンク処理のプログラム構築に時間を要することが明らかとなった。この解決には、統計解析ソフトＲやpythonを用い、過去に実施した手法を改善することで対処する予定である。

Strategy for Future Research Activity

単純集計で傷病別の件数や医療費を集計し、さらに、月別、男女別、年齢別、傷病分類における大分類別等の階級別に検討する。生活習慣病や悪性腫瘍などの特定の疾病に着目し検討する。どのような疾病と併発しているのかを検討するために、疾病のクラスター解析（アソシエーション解析、ネットワーク解析）を行い、各疾病の関連性を見出す。ネットワーク解析はフリーソフトであるGephiを利用して視覚的に検討する。さらに特定健診の結果とリンクさせた解析を実施する。また、レセプトは月毎であるため、同一個人が複数月で受診した場合は、重複する可能性がある。その影響も考慮するため、レセプトに付記されている個人番号をキーに、H 26年1月から12月の一年間のレセプトの名寄せを実施し、再度解析を行う。

Causes of Carryover

データベース作成用のデータベースプログラム開発に従事する人材の確保が困難であったため、研究に遅れが生じた。現在はこの問題は解決されており、今年度は人件費・謝金の内訳に多くを充てる予定である。