2020 Fiscal Year Research-status Report
Evidence-based operations management and clinical optimization for medical service systems
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20K12073
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
高木 英明 筑波大学, システム情報系(名誉教授), 名誉教授 (30260467)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 医療・福祉 / サービス工学 / 医療サービス科学 / 数理工学 / 確率決定過程 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では２つの課題を設定している。第１の課題は、急性期病院における診療科別入院患者の病棟間移動を数理モデル化し、各病棟の毎日の在院患者数の度数分布を理論的に計算する方法を完成することである。第２の課題は、非根治膵臓がん患者を例に取り、進行性慢性病患者の治療目的（化学療法を続けるか、緩和ケアに転じるか）に応じて、病期ごとの最適治療法を医師に提示できるMarkov決定過程モデルを開発することである。
第１の課題については、筑波大学附属病院における２年間にわたる新生児入院患者の病棟間移動の定常過程をMarkov連鎖モデルで定式化し、通常病棟と新生児用ICUに在院する日次の患者数の度数分布を理論的に予測する研究の成果をアメリカの専門誌Health Care Management Science誌（インパクトファクター2.150）に発表した。引き続き、同病院において、より多くの病棟間を移動する小児科患者の病棟間移動を集計・分析して、工学的モデルの構築に取り掛かっている。
第２の課題については、令和２年２月より、神奈川県立がんセンター臨床研究所客員研究員として、患者の電子カルテを閲覧できる許可と臨床医師の協力を得て、ここ数年の同センターで治療を受けた膵臓がん患者のカルテから、治療・投薬・看護等に関するキーワードを抽出し、それぞれがカルテに現れる頻度とキーワード間の関係の分析を行った。また、関連する既存研究の文献を調査した。この課題には確率決定過程の理論の応用を考えているが、その基本形である最適停止問題に関する著作を執筆中である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
上記５に記した第１の課題について、当該病院の業務オーダー・ログデータから小児科患者の病棟間移動データを抽出し、これをネットワーク流のシステム工学的モデルに乗せて、移動量の指標を計算する作業を進めている。一方、第２の課題については、客員研究員を務める神奈川県がんセンター臨床研究所において、がん患者のカルテを閲覧できる環境を確保し、個人情報の取扱いに関する資格も得られたので、まず、治療過程を特徴づける診断用語や投与剤の名称の抽出を始めたが、研究対象に選んだ膵臓がん患者の数が少なく、存命期間も短いので、データ数が統計処理できるほど多くないことが分かった。従って、より多くのデータをシステマティックに収集できる研究対象を探索中である。また、がんセンターにおいてこれまで共同研究をしてきた研究協力者が大学に転出したことも、進捗の遅れにつながっている。
本年度は、コロナ感染防止を理由として、学会発表や研究情報交換の機会がなくなり、新しい手法について、研究者どうしで時間を掛けて討論・検討することができなくなった。
一方、これまでの研究の延長線上にある病院内の患者移動のシステム工学モデル等に関しては、雑誌論文も発表できており、関連する応用数学の手法について、筑波大学出版会から出版企画提案が受理され、単行本の原稿を準備中である。
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| Strategy for Future Research Activity |
第１の課題については、小児科患者の病棟間移動モデルの構築を進める一方で、ここで開発したモデルを、昨今のコロナ禍で喫緊の課題となっている市中の病院や収容施設（ホテル等を含む）に感染者や患者を受け入れ、重篤度に応じて、病院内病棟や収容施設間で移動する過程に応用することを考えている。病院内部の患者移動では、患者の滞在が病院にもたらす負荷として病床だけを考えたが、コロナ感染者の収容では、負荷として、病床だけでなく、医師・看護師等の医療従事者も考慮しなければならない状況のモデル化が必要である。モデルが複雑化するが、理論的に扱えない過程ではない。このモデルにより、重症度別の感染者発生数の予測に基づいて、必要な病床数・医療従事者数を予測することができると思われる。第２の課題については、臨床医師の協力を得ながら、できるだけ多くの患者の治療データを分析することにより、治療過程の工学的モデル化に進むことにする。
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| Causes of Carryover |
令和2年度には、新型コロナウィルス感染症の世界的蔓延により、海外及び国内での研究集会がほとんどすべてキャンセルされたり、オンライン開催に変更になった。また、国内の大学等に在籍する研究協力者との研究打合せも、対面は避けて、電話やZoomで行った。そのため、令和２年度に見込んでいた旅費を執行できなかった。この状況は、令和３年度でもあまり変わらないかもしれない。一方、従来から研究用に使用していたノートパソコンのモニターと電源ボタンが令和３年４月に故障し、このパソコンが使用できなくなっているので、令和３年度に新規機種のノートパソコンの購入を予定している。
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Research Products
(3 results)
