レセプト情報のAI解析による認知症・フレイル関連事象のリスク因子解析

• 研究課題/領域番号: 24K13323
• 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: 順天堂大学
• 研究代表者: 半田 宣弘 順天堂大学, 医学部, 客員教授 (00201723)
• 研究分担者: 岸本 淳司 九州大学, 大学病院, 准教授 (00317322) ; 光武 誠吾 地方独立行政法人東京都健康長寿医療センター(東京都健康長寿医療センター研究所), 東京都健康長寿医療センター研究所, 研究員 (10520992) ; 小原 道子 帝京平成大学, 薬学部, 教授 (20899877)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2024年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
• キーワード: レセプト解析 / 認知症 / フレイル / 高齢者医療 / 転倒・骨折

研究開始時の研究の概要

保険レセプトデータは検査結果や病気の重症度などの医療情報が乏しく、医学研究に適さないとされてきた。しかし、処方薬剤の情報、治療のイベント（手術治療、放射線治療等）や医療材料の使用歴の情報は完全に把握することができ、複数の医療機関のレセプトが統合され一元的に取り扱われている。後期高齢者のデータは悉皆性を持った情報である。本研究は北海道の後期高齢者のレセプトデータ(705538人)を用いて、高齢者の健康寿命延伸の障害となる１．認知症、２．転倒・骨折、３．誤嚥性肺炎、４．フレイルの進行、５．死亡などのリスク因子をAI技術・機械学習の技術を用いて同定し、リスクの軽減措置を検討することである。