| 研究課題/領域番号 |
18590499
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
医療社会学
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| 研究機関 | 東京女子医科大学 |
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研究代表者 |
佐倉 宏 東京女子医科大学, 医学部, 准教授 (70240710)
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| 研究分担者 |
菅野 宙子 東京女子医科大学, 医学部, 助教 (90338971)
丸山 聡子 東京女子医科大学, 医学部, 助教 (60318061)
岩本 安彦 東京女子医科大学, 医学部, 教授 (60143434)
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| 研究期間 (年度) |
2006 – 2007
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| 研究課題ステータス |
完了 (2007年度)
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| 配分額 *注記 |
3,830千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 330千円)
2007年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2006年度: 2,400千円 (直接経費: 2,400千円)
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| キーワード | 糖尿病 / 電子カルテ / データマート / データマイニング / データベース / 医療情報 / 情報技術 / 医療情報学 / 情報システム |
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| 研究概要 |
糖尿病のように複雑かつ患者数の多い疾患を解析しより良い治療法を確立するためには、病態に関与する多数の因子をデータマート化して解析するのが有力な方法である。医事・検査・薬物情報といったすでに構造化されている医療情報については比較的容易にデータマート化することができるが、自由記載形式で入力された診療録情報についてのデータマート化は困難である。本研究においては、テンプレートを利用してできるだけ多くの糖尿病に関する医療情報をデータマート化することを試みたびそしてデータマート化した医療情報を多変量解析・データマイニング・最適化解析などさまざまな方法で解析した。
病棟カルテの電子カルテ化に伴い、退院サマリーをテンプレートを用いて入力できるようにし、データマートへ簡単に移行できるようにした。従来の退院サマリーに関しては、ほとんど同一の形式でワープロを用いて作成されていたが、病名に関してはOCRを用いてデータマートへ取り込むことができるようになった。従来から取得していた医療情報に加えて退院サマリーもデータマート化することができ、全部で1,000万件以上の医療情報を収集し、効率よく解析することが可能となった。データマートの一部をサーバ・クライアントシステムに移行し、本研究に関与した研究者がデータにアクセスすることが可能になった。データマート化された医療情報を用いて、HbAlcの季節変動に関する検討、血糖コントロールを予知しうる初診時因子をはじめとする解析を行い、学会・論文を通じて発表した。
また、糖尿病のように多数の因子が複雑に関与している疾患は、背景因子とエンドポイントは非線形的な関係がある。そのような関連性の分析には、従来の多変量解析よりもデータマイニング手法に解析がより優れていることを明らかにした。
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