| 研究課題/領域番号 |
17K09226
|
|---|
| 研究機関 | 東京大学 |
|---|
研究代表者 |
平松 達雄 東京大学, 医学部附属病院, 特任助教 (00713554)
|
|---|
| 研究分担者 |
中島 直樹 九州大学, 大学病院, 教授 (60325529)
森田 瑞樹 岡山大学, 医歯薬学総合研究科, 准教授 (00519316)
佐藤 真理 順天堂大学, 医学(系)研究科(研究院), 助手 (90768631)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
|
| キーワード | レセプト分析 / Phenotyping / バリデーション / データ分析基盤 |
|---|
| 研究実績の概要 |
研究参加各施設のデータを対象に同一プログラムにより同一の抽出動作を行なうための共通基盤を昨年度配備し、本年度はその改良を行いつつ、各施設のデータ内容の構成確認を行った。
基盤の改良は動作改良と機能改良にわけられる。動作改良はメモリ管理関連に注力し、これにより基盤を動作させる仮想環境に割り当てられたメモリ容量に合わせたプログラムの高速実行や複数タスクの同時実行が可能になった。研究実施には何度も作業を繰り返す必要があり、その効率化に大きく寄与した。機能改良は主に研究参加施設ごとの研究実施環境や検査結果ファイルの差異への対応で、レセプトファイル・検査結果ファイルの匿名化ファイル変換機能、検査結果に含まれる外字コードへの対応、検査結果ファイルの項目の変動への対応等がある。全施設共通事項としては電子レセプト様式の改訂に対応した。
データ内容の構成確認については、レセプトと検査結果との患者IDの一致度確認、検証用の検査について値変動とPhenotyping結果の施設差異確認、全検査の結果分布確認等がある。この確認作業により各施設のデータの成分構成をおおよそ把握し、全く異なる構成になっている施設はないことが確認できた。この確認により各参加施設において同一プログラムを実行することで同一の抽出動作となると言うことができ、Phenotyping結果の比較や統合が可能になる。
なお、昨年度と同様に１施設のデータ利用環境がまだ準備できていないが、昨年度中に新たに加わった研究協力施設があり全体としては当初計画通りのデータ規模となっている。
|
| 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
様々な抽出アルゴリズムの実行があまり実施できていない。理由としては基盤の研究参加施設ごとの検査結果値の形式の違いへの対応に多くの時間がとられたことと共に、本研究の代表が大学を異動することになり、追い込み作業ができなかったことが大きい。
|
| 今後の研究の推進方策 |
研究代表の異動先の大学での本研究の立ち上げを早急に行いたい。異動先の大学の附属病院も本研究の参加施設に加わることになるため、規模が拡大する利点はある。ただし研究の立ち上げには学内でのデータ収集の工程自体の整備が必要で一定の時間がかかることが想定されるため、補助事業期間延長の申請も検討する。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
スケジュールの遅延に伴い使用額も少なくなった。次年度の物品費・出張費・論文費用等に使用予定である。
|
