骨粗鬆症診療を題材とした電子レセプト・介護レセプトの活用可能性に関する研究

• 研究課題/領域番号: 21K10345
• 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58010:医療管理学および医療系社会学関連
• 研究機関: 東北大学
• 研究代表者: 藤森 研司 東北大学, 医学系研究科, 教授 (80264539)
• 研究期間 (年度): 2021-04-01 – 2024-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2022年度)
• 配分額: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円); 2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2021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: 電子レセプト / 介護レセプト / データベース研究 / 骨粗鬆症 / 機械学習 / ビッグデータ / データベース / レセプト

研究開始時の研究の概要

継続率、遵守率の低さが課題となっている骨粗鬆症の治療を題材として、データヘルスの推進ならびに臨床疫学的視点で現状の電子レセプトの課題を明らかとし、さらに介護レセプトと統合して骨粗鬆症による骨折の医療・介護状況の全貌を明らかとする過程で、介護レセプトの活用可能性ならびに課題を検討する。

研究実績の概要

電子レセプト、介護レセプトを臨床的視点で分析可能な形のデータベース化を行い、両者の個人連結により医療・介護を一体のものとし疾患の分析を行う環境を構築している。昨年度に北海道国保連合会の医療レセプト、介護レセプトの８年分を使用し、個人連結された分析用データベースを構築し、今年度は試行的な分析と課題抽出を行った。医療レセプトと介護レセプトとの個人連結は、主に生年月日と氏名のハッシュ値で行うが、必ずしも結合は100％ではなく、結合できないレセプトも多数みられたため、結合が完全に行われたと考えられる個人に絞って分析をおこなった。
臨床的観点の分析では医療レセプト、介護レセプトはそれぞれに情報の粒度が異なるため、一定程度粒度を揃えるための工夫を継続して検討している。特に介護レセプトはサービス種別と請求コードが複雑で多岐にわたるため、臨床的な視点で一定の粒度にまとめるためのマスターを作成しブラッシュアップを行っている。
本研究では骨粗鬆症治療の実態解明、医療と介護の関係、費用対効果を検討を明らかにするのみならず、臨床視点での活用の可能性をさらに高めるための医療レセプト、介護レセプトの情報の在り方、追加すべき項目等について検討を行っている。また対象が高齢者のため、医療レセプト、介護レセプトとも骨粗鬆症以外の項目も多数含まれるため、骨粗鬆症に係る費用の算出に当たって、対象とする疾患に限定するための方法について、検討を進めている。

現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

三年計画の二年目として、概ね順調に経過している。基本的なデータベースの構築を終え、粒度の調整、各種マスターの作成を継続している。また、両レセプト間での患者連結について、検討を続けている。また、骨粗鬆症に関する医療費を集計するため、機械学習の手法を利用できないか検討を始めている。

今後の研究の推進方策

骨粗鬆症の治療と骨折イベントとの関係を明らかにし、予防にかかる費用、骨折治療に係る費用を求め、骨折予防の費用対効果を検討する。高齢者が対象の多くを占めるため、骨折後の医療費はレセプトの診療内容すべてではないため、骨折治療に係る部分を抽出する必要がある。そのための分析手法の開発を進める。
介護レセプトも同様で、全てが骨折に伴う介護サービスではない可能性があり、医療レセプトから得られた併存症の情報より、介護サービスを疾病別に分離する手法を開発する。
従前、分離のためのマスターは経験則に基づく手作業によるところが大きいが、AI技術を活用し分離可能か検討を行う。