A Study on the Verification of Data Accuracy in Case Registration Projects and Methods for Supporting Its Improvementt

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21K10303
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
• Research Institution: Yamaguchi University
• Principal Investigator: Ishida Haku 山口大学, 大学院医学系研究科, 教授 (50176195)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 永野 浩昭 山口大学, 大学院医学系研究科, 教授 (10294050) ; 平野 靖 山口大学, 医学部附属病院, 准教授 (90324459)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 症例登録 / 精度管理 / 構造化データ / 固有情報抽出 / 検証支援システム

Outline of Final Research Achievements

To improve the data accuracy in case registration, we verified the accuracy of manually entered data in NCD case registration based on existing medical information, primarily electronic medical record information, for gastric cancer, colorectal cancer, and breast cancer surgery cases, and found many discrepancies in registration information such as weight, laboratory values, and information of pathology results. Therefore, a system to support registration and check the accuracy of the information, focusing on frequently adopted items across forms, would be useful, so we organized the functional requirements for a system that supports data verification of registered data, taking into consideration the use of unique information extracted from pathology reports using a large-scale language model, in addition to standard and non-standard structured data, and finally developed a prototype system.

Free Research Field

医療情報学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

エビデンスをもたらす情報源として有用な多施設にわたる様々な症例登録事業が展開されているが、登録データとの本来のデータ間での入力に相違がないかのチェックがデータ品質の確保に必須であり、施設内での電子カルテ情報などの既存データを利用した登録時のデータの検証、あるいは、手入力によらない自動入力による症例登録支援が望まれる。本研究はそのような差異が起こりやすいデータ種別を明らかにし、それらのデータを検証、あるいは、登録支援をするためのシステム開発における要点整理とプロタイプシステムの開発を行ったことに学術的、社会的意義がある。