| 研究課題/領域番号 |
19K12867
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分90140:医療技術評価学関連
|
|---|
| 研究機関 | 大阪歯科大学 (2022-2023)
和歌山県立医科大学 (2019-2021) |
|---|
研究代表者 |
山本 景一 大阪歯科大学, 歯学部, 教授 (70416387)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
|
|---|
| キーワード | リアルワールドエビデンス / リウマチ / 教師なし学習 / 人工知能 / 医療ビッグデータ / 可視化 / 薬剤治療 / コンピュータブルフェノタイプ / AI / 診療データ / 病名 / 電子カルテ / レセプト / 臨床研究 / 疫学研究 / 臨床研究情報学 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
我が国ではMID-NET、NDB、千年カルテその他電子カルテやレセプトデータ等を活用する医療ビッグデータの大型国家プロジェクトが多数実施されている。しかし、我が国の電子カルテに登録されている病名情報は、いわゆる「レセプト病名」で、精度が極めて低い。我が国の臨床研究のコスト削減と効率化のために、AI（機械学習）の活用が期待されている。本研究において、AI技術を利用し、専門医がAIと対話型で電子カルテに格納された病名の精度を検証する「対話型電子カルテ病名精度検証システム」の開発を行う。本研究により、我が国の電子カルテやレセプトを集積した医療ビッグデータの研究利用が加速することが期待される。
|
| 研究成果の概要 |
本研究では、単に病名や症状を類推するだけでなく、我が国を代表する大規模リウマチ疾患多次元時系列データベースである京都大学のKURAMAコホートを対象に、エネルギーランドスケープ解析と時系列クラスタリングという手法を組み合わせて、時系列で刻々と変遷する患者の「状態」を治療効果と関係付けて可視化する数理モデルの開発を行った。KURAMAコホートに集積された多次元時系列データを用いて、治療経過全体を時間依存的に解析した。本研究で、日々の診療の中で、患者の状態に加え、状態変動性を評価することで、治療経過全体にわたる治療計画の最適化が可能となりうることが示唆された。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
我々の提案する解析手法は、医療における多次元時系列データの可視化手法として有用であり、RA以外の疾患にも応用可能である。本研究で、日々の診療の中で、患者の状態に加え、状態変動性を評価することで、治療経過全体にわたる治療計画の最適化が可能となりうることが示唆された。本研究がリアルワールドデータ活用による個別化医療の発展に寄与することが期待される。
|
