| 研究課題/領域番号 |
23K09547
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分58010:医療管理学および医療系社会学関連
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
佐藤 菊枝 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院助教 (30731468)
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| 研究分担者 |
小林 大介 富山大学, 附属病院, 客員准教授 (30728176)
古川 大記 名古屋大学, 医学部附属病院, 講師 (30837654)
今泉 貴広 名古屋大学, 医学部附属病院, 特任助教 (40867769)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2024年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2023年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 医療資源適正化 / リアルワールドデータ / 患者受療行動 / 地理空間統計 / 地理空間データ / 機械学習 / 環境因子 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
リアルワールドデータによる医療BigDataを利用した地域医療データ基盤を構築することで、医療ニーズや地域特性を捉えた医療資源適正化のための医療機関連携と機能分化の促進を図る。データ駆動型ドリブンによる患者の受療行動を把握するためのシステム構築とGISを使った地理空間データの統計解析や地域環境因子の影響などによる疾病集積シミュレーション及び医療提供体制として必要な医療従事者数・病床数を推計した医療需給モデルを開発する。
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| 研究実績の概要 |
2024年度は、「疾病集積」の可視化から、地理空間データの解析手法の開発に取り組んだ。患者居住地（郵便番号）から疾患発生情報を取得、疾病集積状況をGIS利用してプロットし、対象地域全域についての検定であるモランIとそれを分解した地点ごとの検定であるローカルモランIによる空間統計量による解析結果を可視化した。更に、AI（機械学習）による予後予測を加えて、疾病集積シミュレーションによるモデルを検証した。
また、医療需要予測のため、患者調査統計による入院・外来患者受療率の推移から、将来人口推計と合わせて、レセプトデータ（DPC）による患者推計並びに地域の必要病床数の推計を行った。患者数推計においては、公開情報の患者調査を基にした推計より、リアルワールドデータからは多種な疾病分類や詳細な分析が可能であり、比較検証から妥当性ある結果を示すことができた。特に高齢者における医療需要を捉えていくことが、今後の医療提供体制に重要なファクタとなることから、救急医療と受療状況も踏まえたシミュレーションを行う。必要病床数の推計では、定量化モデルの開発にあたり、既存のモデルの検証を行った。評価基準となる項目が、現行の診療実績や医療資源の実態を反映していないと思われるため、あらたな評価項目となる要素を分析し、定量化モデルをシミュレーションする。これに人的資源の必要医療者数の推計も加えて、予測モデルの構築へ進めていく予定である。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
「人的資源の需給推計モデル」において、医療従事者の配置状況調査が途中のため、病床と合わせたモデル化開発にやや遅れがでているが、疾病モデルとの関連において、大気環境や社会的環境など疫学的な健康影響にかかる研究を進めることができたので、全体としてはおおむね順調である。
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| 今後の研究の推進方策 |
「医療従事者需要推計モデル」の開発に向けて、医療従事者の配置状況調査を進め、「疾病集積シミュレーションモデル」と統合する。具体的なユースケースを通じて、医療提供体制における課題抽出を行う。
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