2014 Fiscal Year Research-status Report
データマイニング技法を応用した医療の質とコストの適正化要因の発見手法に関する研究
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26460868
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| Research Institution | Kagoshima University |
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Principal Investigator |
熊本 一朗 鹿児島大学, 医歯(薬)学総合研究科, 教授 (40225230)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
村永 文学 鹿児島大学, 医学部・歯学部附属病院, 講師 (00325812)
宇都 由美子 鹿児島大学, 医歯(薬)学総合研究科, 准教授 (50223582)
岩穴口 孝 鹿児島大学, 医学部・歯学部附属病院, 助教 (80619198)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | コスト分析 / データウェアハウス / アプリオリアルゴリズム / アソシエーション分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、電子カルテシステムを含む病院情報システムから発生した、いわゆる「医療ビッグデータ」を格納している病院データウェアハウスから、データマイニング技法の複数のアルゴリズムを応用し、医療コストに影響を与える因子を可視化することで、コストの適正化を支援するシステムを開発することである。
平成26年度は、主にDPC別医療コスト算出用データウェアハウスサーバの構築と、データマイニングを実行するクライアントPCの環境整備と結合テスト、アプリオリアルゴリズムを組み込んだデータマイニングシステムの開発と試験抽出を行った。具体的には、まず、DPC別医療コスト算出用データウェアハウスサーバのセットアップを行った。OSはオープンソースソフトウェアのLinuxディストリビューションの１つである、Debian7.8.0-amd64を採用した。データベースエンジンには、MySQL Community Editionを利用した。次に、総合病院情報システムのデータ（患者基本情報・バイタル情報・病名・検査結果・薬歴・カルテ記事等）の抽出を行い、匿名化とクレンジングを実施した。DPC別医療コスト算出用データウェアハウスサーバへデータをアップロードした。
次にデータマイニング用PC(Lavie M)のセットアップを行った。OSはMicrosoft Windows8.1であり、ODBC手順にてDBサーバに接続した。次に、同一DPCで高コストとなった患者、低コストとなった患者を仕訳け、ラベリングした。クライアントPCにスクリプト言語perlと統計ソフトRをセットアップし、dealライブラリのaprioriアルゴリズムを用いて、高コスト、及び低コストと関連づくデータの発見を試みた。本年度は候補となるアイテムの抽出まで実施できた。次年度以降は具体的なアイテムの絞り込みと有意性の検証等を実施したいと考える。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度の計画では、システム環境の整備と通し試験の実施であったので、目的は果たせた。
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度からは、具体的な高コスト要因の発見を実施する予定である。
具体的には、各DPC単位で、高コストであった患者、適正コストであった患者、低コストであった患者群にわけ、治療成績もラベルとして、コストや治療成績に関連する因子の発見を行い、有意性の検証まで行う計画である。
また、アプリオリ以外にも有用な知識発見アルゴリズムがあるかどうか、調査を行う。
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