2010 Fiscal Year Annual Research Report
糖尿病のアウトカム研究に適したデータマイニングアルゴリズムの開発
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22590610
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| Research Institution | Tokyo Women's Medical University |
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Principal Investigator |
佐倉 宏 東京女子医科大学, 医学部, 准教授 (70240710)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
菅野 宙子 東京女子医科大学, 医学部, 助教 (90338971)
岩本 安彦 東京女子医科大学, 医学部, 教授 (60143434)
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| Keywords | 医療情報学 / データマイニング / 糖尿病 / 多変量解析 |
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| Research Abstract |
疾患のアウトカム研究の解析には、主として重回帰分析、ロジスティック回帰分析、Cox比例ハザード分析が用いられている。これらの多変量解析では、患者背景因子(説明変数)とアウトカム(反応変数)が線形関係にあることが前提条件となっているが、糖尿病をはじめとする多くの疾患の背景因子とアウトカムの関係はより複雑である。とくに従来の手法では個々の患者のアウトカムを予知するには限界があり、データマイニング手法の方が優れている可能性が高い。また、電子カルテに蓄積された膨大なデータから有用な医療情報を導き出す上でもデータマイニング手法が有力である。そこで、本研究では、糖尿病をモデル疾患とし、個々の患者のアウトカムを最適に予知することを目指したデータマイニングアルゴリズムを開発することを目的とする。
本年度は第一段階として、下記に示す新たな課題を検討した。
・75gOGTTおよび食事負荷試験の詳細な解析(分担研究者:菅野宙子、研究協力者:高井孝典)
・入院患者の6ヶ月後の血糖コントロールや5年後の合併症の予知(研究代表者:佐倉 宏、研究協力者:落合華奈)
また、データマイニング手法を行う基盤となるデータマートのさらなる充実をはかった。現時点で収集した医療情報は1,000万件を超えているが、さらに、退院サマリー、初診時問診・身体所見、再診時身体所見などテンプレートを用いて電子カルテに記載された医療情報を抽出し、データマート化した。(研究代表者:佐倉 宏、研究協力者:飛田杏子、落合華奈)
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