| 研究課題/領域番号 |
26460868
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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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| 研究分野 |
病院・医療管理学
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| 研究機関 | 鹿児島大学 |
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研究代表者 |
熊本 一朗 鹿児島大学, 医歯学域医学系, 教授 (40225230)
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| 研究分担者 |
村永 文学 鹿児島大学, 医歯学域附属病院, 講師 (00325812)
宇都 由美子 鹿児島大学, 医歯学域医学系, 准教授 (50223582)
岩穴口 孝 鹿児島大学, 医歯学域附属病院, 助教 (80619198)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2016年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2015年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2014年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
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| キーワード | 病院データウェアハウス / 医療コスト分析 / データマイニング / ニューラルネットワーク / クラスタ分析 / アソシエーション分析 / 医療ビッグデータ / データウェアハウス / コスト分析 / アプリオリアルゴリズム |
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| 研究成果の概要 |
本研究はDPC別医療コスト分析用DWHを構築し、データマイニング技法を用いて、医療コストに影響を与える因子発見に適した手法の評価を目的とした。2011年～2015年の肝細胞癌の初回入院・初回治療の365例について分析した。その結果、k-mean法によるクラスタリングでは、在院日数のみがコストに関連していた。高コストとなる費目分析については、ニューラルネットワークによる機械学習のみ分析可能であった。データを機械学習用の274例と評価用の91例に分割し、機械学習したモデルで、評価用の費目から、高コストになるか否かを判定させた。その結果、80%以上の確度で費目名から高コストと判断することができた。
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