大規模保健医療情報を用いた、心血管疾患の個別化発症予測モデルの開発

• 研究課題/領域番号: 21K16093
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分53020:循環器内科学関連
• 研究機関: 国立研究開発法人国立循環器病研究センター
• 研究代表者: 金岡 幸嗣朗 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, オープンイノベーションセンター, 室長 (70873412)
• 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: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2021年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
• キーワード: 保健医療データベース / 生活習慣病 / 予後予測 / 心血管疾患 / 発症予測

研究開始時の研究の概要

生活習慣病を背景として発症する心筋梗塞や脳卒中などの心血管疾患を予防するには、個々人にあわせた将来の心血管イベント予測を行うことが重要である。従来のコホート研究等では、心血管疾患発症のリスク同定は可能であるが、患者数や患者背景の多様性から、個々人に応じたイベント予測は困難であった。
我々は、奈良県において経年的に収集されている数十万人規模の検診・医療・介護情報を解析することで、大規模保健医療情報を用いて、心血管疾患の発症や死亡の個別化された発症予測を行うことを考えた。本研究を行うことで、将来、個人単位、都道府県単位での心血管疾患発症の予防策を展開するための基礎的資料となることが期待される。

研究成果の概要

本研究では、医療・介護の突合データを構築し、将来の心血管疾患等の発症予測等につながる解析を行った。医療・介護・検診レセプトの抽出及び統合データベースを構築し、疾患発症前から死亡に至るまでの大規模疾患コホートの作成を行った。検診で初めて高血圧を指摘された患者を中心として解析を行った。初めて高血圧を指摘された患者のうち、実際に医療機関受診に至る症例は限られる一方で、降圧薬等の治療に結びついた場合、受診をしていない場合と比較して、その後の良好な血圧コントロールとの関連を認めた。同様の傾向が、脂質異常症に関しても認められ、今後、受診にスムーズに結びつけていく方策が必要であ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

本研究で得られた結果をもとに、健診の受診動向と、その後の医療機関受領状況の可視化及び適切な患者を受診へと結びつけるシステムを確立できれば、潜在的に心血管疾患リスクの高い患者に対して早期のアプローチを行うことができ、循環器病を減少させる一つの方策となる。