レセプト分析に資するレセプト各種コードの新たな分類及び分析ツール開発に関する研究

2017 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 15H04793
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 病院・医療管理学
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 加藤 源太 京都大学, 医学研究科, 准教授 (20571277)
• 研究分担者: 黒田 知宏 京都大学, 医学研究科, 教授 (10304156) ; 大江 和彦 東京大学, 医学部附属病院, 教授 (40221121) ; 満武 巨裕 一般財団法人医療経済 研究・社会保険福祉協会(医療経済研究機構(研究部)), 医療経済研究機構, 主席研究員 (20501802) ; 田村 寛 京都大学, 国際高等教育院, 特定教授 (40418760) ; 岡本 和也 京都大学, 情報学研究科, 研究員 (60565018) ; 河添 悦昌 東京大学, 医学部附属病院, 講師 (10621477) ; 佐藤 大介 国立保健医療科学院, その他部局等, 主任研究官 (10646996) ; 後藤 励 慶應義塾大学, 経営管理研究科(日吉), 准教授 (10411836)
• 研究期間 (年度): 2015-04-01 – 2018-03-31
• キーワード: 医療情報学 / レセプト情報等データベース（NDB） / 二次利用 / 医療政策 / 保健医療ビッグデータ

研究成果の概要

本研究では、レセプトNDBを用いて想定患者・事例数を導き出し、それらを他の統計値等と比較して集計値の差異が生じる原因を評価したとともに、日本の動向を世界の趨勢に位置付ける目的で、アメリカにおける事例調査を行った。NDBデータの分析結果からは既存統計値との間に乖離がある事例が認められた一方で、海外諸国と発生率が近いという結果を得た事例もあるなど、NDBの効果が発揮されうる事例も認められた。アメリカではデータ利用支援を省から別組織に切り分けるなど効率的に運用されていた。今後のNDB利活用推進には、本研究のようなデータの精度評価に関する知見を利用者間で共有できるシステムの開発が重要かと思われた。

自由記述の分野

医療情報学