| 研究課題/領域番号 |
16K09172
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| 研究機関 | 高知大学 |
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研究代表者 |
畠山 豊 高知大学, 教育研究部医療学系連携医学部門, 准教授 (00376956)
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| 研究分担者 |
奥原 義保 高知大学, 教育研究部医療学系連携医学部門, 教授 (40233473)
片岡 浩巳 川崎医療福祉大学, 医療技術学部, 教授 (80398049)
渡部 輝明 高知大学, 教育研究部医療学系連携医学部門, 講師 (90325415)
中島 典昭 高知大学, 教育研究部医療学系連携医学部門, 助教 (00335928)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 医療情報学 |
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| 研究実績の概要 |
敗血症によって引き起こされる急性腎障害(AKI)に対し、その発症傾向に基づいた詳細な解析を可能にするため、オーダ情報および退院サマリを連携して評価・分類する手法を構築した。性腎障害(AKI)は突然に腎機能が低下している状況を示す疾患であり、リスク因子解析などの研究が急務となっている。そのリスク因子に関する詳細な解析を行う場合、AKI発症に至る経緯などの患者背景についてもデータをそろえる必要がある。また、敗血症発症に関して確定情報が存在しない場合、敗血症性AKIデータを抽出するのは困難である。そのため、オーダ情報と退院サマリの記載情報を連携して敗血症性AKIデータ抽出および、その背景ごとに分類する手法を構築する。AKI発症患者退院サマリに対して潜在トピックモデル（LDA）によって類似サマリを定義し、敗血症の病名登録履歴から敗血症性AKIデータを抽出する。病名登録患者性データにおける類似サマリの関係を評価することでグループ分けを実現する。高知大学医学部附属病院の患者データにおいて、入院期間中にAKI初回判定された339件のデータに対し適用し、58件の登録病名患者群に適用した。病名登録がされていない31件が類似サマリと判定され、類似サマリが5件以上存在する3群が生成された。。これらの結果から確実に敗血症性AKIと判定できるデータとサマリの類似性から敗血症性AKI可能性患者の抽出が可能である結果が示せた。本構築手法によって、敗血症性AKI患者に対するより詳細な解析が可能となった。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
オーダ情報とサマリ情報の連携して解析を行うことが本年度の予定であり、退院サマリの分類をオーダ情報を組み合わせて実施したことで、順調に進展していると考える。
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| 今後の研究の推進方策 |
検査入院を行った患者に対してのサマリと検査結果を組み合わせて、将来のアウトカムに違いが存在するかどうかの評価を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
解析対象となったデータに対して、対象年度を限定させたため、サーバなどの導入をせずとも解析可能となり、導入を翌年度以降にずらすため、差額が生じた。
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| 次年度使用額の使用計画 |
検査入院患者におけるサマリデータ件数を勘案したうえでサーバ導入及び解析結果の発表を国際会議などで行うために使用する予定である。
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