Development of the predictive model for progression of lifestyle-related diseases using health care record and machine learning

2023 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 21K16093
• Research Institution: National Cardiovascular Center Research Institute
• Principal Investigator: 金岡 幸嗣朗 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, オープンイノベーションセンター, 室長 (70873412)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 保健医療データベース / 予後予測

Outline of Annual Research Achievements

本研究では、我々が現在解析を行っている、医療・介護の突合データを作成した経験に基づいて、大規模保健医療データベースを構築し、将来の心血管疾患、死亡、要介護状態の発症予測を行い、新たな個人単位の予後予測手法の開発を行うことを目的としている。研究初年度において、研究開始後、医療・介護・検診レセプトの抽出が完了し、健診・医療・介護の統合データベースを構築し、県全体の疾患発症前から死亡に至るまでの大規模疾患コホートの作成を行った。本データベースの構築により、県全体の疾患発症前から死亡に至るまでの大規模疾患コホートの解析が可能になった。さらに、本データベースに、要介護状態や死亡の発症などのアウトカムを付与し、解析可能なデータセットの構築に成功した。2-3年次においては、本データベースに基づく生活習慣病患者の予後予測を行うことを予定していた。まず、検診で初めて高血圧を指摘された患者について、その後の医療機関の受診と血圧管理状況について記述研究を行った。検診で初めて高血圧を指摘された患者のうち、実際に医療機関受診に至る症例は限られている一方で、受診し、降圧薬等の治療に結びついた場合、受診をしていない場合と比較して、1年後以降の良好な血圧コントロールとの関連を認めた。同様の傾向が、脂質異常症に関しても認められ、今後、検診での異常値を指摘された際、受診にスムーズに結びつけていく方策が必要であることが示唆された。