| 研究課題/領域番号 |
21H03164
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(B)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分58010:医療管理学および医療系社会学関連
|
|---|
| 研究機関 | 高知大学 |
|---|
研究代表者 |
奥原 義保 高知大学, 医学部, 名誉教授 (40233473)
|
|---|
| 研究分担者 |
畠山 豊 高知大学, 教育研究部医療学系連携医学部門, 教授 (00376956)
宮野 伊知郎 高知大学, 教育研究部医療学系連携医学部門, 准教授 (00437740)
兵頭 勇己 高知大学, 教育研究部医療学系連携医学部門, 助教 (50821964)
瀬尾 宏美 高知大学, 教育研究部医療学系医学教育部門, 教授 (80179316)
安井 繁宏 高知大学, 教育研究部医療学系連携医学部門, 助教 (00535346)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
18,070千円 (直接経費: 13,900千円、間接経費: 4,170千円)
2023年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2022年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2021年度: 14,560千円 (直接経費: 11,200千円、間接経費: 3,360千円)
|
|---|
| キーワード | 臨床推論 / real-world data / 知識データベース / 推論システム / 臨床推論システム / 診療支援システム / 臨床推論推論 / Real World Data |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
診療における推論過程は、臨床推論という形で様々な定式化が行われ、その大まかな道筋は広いコンセンサスを得ている。しかし、この過程は、医師としての経験を積むほど自動化され意識され難くなり、大規模なエビデンスに基づく検証はこれまで行われていない。本研究では、高知大学医学部総合医療情報システムに保存されている34万人の患者データという我が国最大規模の電子化診療データを推論用に知識データベース化、仮説推論と確率的推論を適用することによって、臨床医の推論過程を定式化、診断・治療推論システムとして実装し、その妥当性および有効性を評価する。
|
| 研究成果の概要 |
電子カルテの初診時記録を対象に、臨床推論システムへの活用可能性を検討した。
まず、分類各クラスで、クラス間の差が多い頻出単語を選択、頻出単語が否定か肯定かについても評価した。この特徴語に患者の性別、年齢を加えた説明変数と電子カルテの病名から分類した2値クラスの関係を、Naive Bayes, Exact Bayes, logistic回帰分析、決定木によって解析、推論精度や推論システムとしての実装可能性について検討した。
その結果、特徴語と疾患の感度、特異度を求めて知識データベース化し、Naive Bayesを用いて推論システムとする方法が最も適していると考えられた。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
診療における推論過程は、臨床推論という形で様々な定式化が行われ、その大まかな道筋は広いコンセンサスを得ている。しかし、この過程は、医師が経験を積むほど頭の中で自動化され意識され難くなり、大規模なエビデンスに基づく検証は行われていない。しかし、病院情報システムの普及による電子化データの蓄積により、この推論過程を、大規模データから、誰もが理解できるよう論理的に見える化できる可能性が生まれている。
これをエビデンスによって定量的に確認し、論理的に再現可能な形にすることにより、今後の医学教育の効果や質を飛躍的に高め、コンピュータによる、診断理由が説明可能な診療支援システムを可能にするはずである。
|
