| 研究課題/領域番号 |
16K00458
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| 研究機関 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
鈴木 隆弘 千葉大学, 医学部附属病院, 准教授 (40323422)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | テキストマイニング / 退院時サマリー / DPC / 電子カルテ |
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| 研究実績の概要 |
本研究「多施設統合退院サマリーデータベースの臨床応用」は、連携研究者の所属する複数の病院から退院サマリーを収集し、千葉大学で開発したテキストマイニング技法を用いて解析することで、共通の文書ベクトル空間を持つ大型文書データベースを構築して、自動DPC判定や類似症例の検索を初めとした応用を試行すると共に精度の検証を行い、技術的および法律的な課題を整理・解決していく。
本研究は３カ年計画で開始した。広く診療情報を用いるためには各施設での倫理審査が必要であり、平成２８年度は倫理審査で承認の得られた施設から訪問作業を行い、前回の研究以降に蓄積されたサマリーを収集して、既存のデータベースと統合したベクトル空間を構築する。データの収集と基本的な解析は各施設内で行い、千葉大学へは統計データのみを集約している。抽出したサマリーは索引語に分解して解析を行う。形態素解析には「MeCab(和布蕪)」を使用する。解析には約２３万語の医学用語を抽出した辞書を準備しており、鈴木、髙﨑、嶋田が作成に協力したパラメディカル用医療辞書であるComeJishoも併用する。
千葉大学医学部附属病院では67266症例、大阪大学医学部附属病院からは58726症例、香川大学医学部附属病院からは20836症例、高知大学医学部附属病院からは34994症例、長崎大学医学部附属病院からは61582症例、聖路加国際病院からは73064症例、総計で約32万例の退院サマリーが得られた。退院サマリーの総計は約３２万例で、索引語としては約１７万６千語が得られ、施設ごとにサマリーの特徴や単語出現頻度の分析、辞書による違いの検討などを行った。得られたデータベースを用いて、入院中の患者の退院サマリーからDPCを自動判定するアプリケーション開発し、日本医療情報学会で成果を報告した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
代表者が平成29年4月より2年間、日本医療研究開発機構に急遽出向となり、千葉大学医学部附属病院と兼業して研究を継続したが、平成30年度は退院患者のサマリーからDPCを一括推定するアプリケーションを開発したものの、臨床での利用を通じた改良は中途となるなど、研究計画の遂行に遅れを生じた為、1年間の延長を申請した。
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| 今後の研究の推進方策 |
2019年度は平成30年度に作成したアプリケーションの臨床応用を通じて、操作性の改善点や検索結果の評価、検索に使われるキーワードや操作ログの収集によって評価と改良を行い、診療情報管理への貢献についても評価する。協力医療機関への展開についても検討する。
研究代表者の出向のために研究の進捗に支障を来したが、2019年度からは帰任する為、遅れを取り戻せる見込みである。
研究の総括として研究成果を国内の医療情報関連学会にて報告する。また、国際医療情報学会、欧州医療情報学会などの国際学会においても発表を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
（理由）代表者の日本医療研究開発機構への出向のために研究計画の遂行に遅れを生じたため。
（使用計画）これまでに構築したデータベースを応用したアプリケーションの開発・改良と協力医療機関への展開、結果公表のための費用として使用する。
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