2024 Fiscal Year Research-status Report
自然言語処理の援用による在宅看護向け再入院ハイリスク患者特定システムの開発
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23K16510
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
角川 由香 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 助教 (70884550)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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| Keywords | 在宅ケア / 在宅看護 / 退院後 / 再入院 / 有害事象 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
入退院をはじめとする療養場所の変化で心身機能が低下する高齢者は少なくない(Sears et al, 2013; Wilson et al, 2012)。特に移行期において課題となるのが退院直後の再入院であり、これは死亡率の増加(Buurman et al, 2011)や医療費増加(Segal et al, 2014)と関連している。入院中からの退院支援・調整が制度化されているものの、退院後の状態変化や関係職種との情報共有不足による再入院は依然として課題であり、在宅ケアの現場では再入院予測システムは未整備である。
本申請の学術的「問い」は、「退院直後の再入院など在宅療養の中断に至る要因とはどのようなものか、また、この要因を用いた在宅ケアの現場向け:再入院ハイリスク患者特定システムはどのようにして構築できるか」である。
上記の「問い」を解明するため、訪問看護記録データ(電子カルテデータ)から、退院直後(退院後30日を想定)における再入院発生の要因を同定することを目的とし、データを入手し、匿名化作業が終了した。しかし、訪問看護記録をはじめとするリアルワールドデータ（RWD）は、構造化されていない情報や記載のばらつきが多く見られ、直接的な分析には適していないケースが多数を占める。そのため、まずはデータの前処理として、記録内容の整理、欠損値や表記揺れの対応、分析に適した変数の設定・変換など、膨大なデータクリーニング作業が必要である。特に、看護記録に特有の自由記述データの整備に時間を要しており、現在はその作業に重点を置いて進めている段階である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
訪問看護のカルテを含むリアルワールドデータの質にばらつきがあり、分析に適した形へ整えるためのデータクリーニングと変数設定に想定以上の時間を要しているため。
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| Strategy for Future Research Activity |
自然言語処理技術の活用や変数定義の体系化を図ることで、データ前処理の効率化と分析の再現性向上を目指す。
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| Causes of Carryover |
データ入手経費が当初予定よりも減額となった。今後は予算を、分析作業にかかる経費として使用予定である。
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