| 研究課題/領域番号 |
18K09948
|
|---|
| 研究機関 | 宮崎大学 |
|---|
研究代表者 |
荒木 賢二 宮崎大学, 医学部, 教授 (70274777)
|
|---|
| 研究分担者 |
小川 泰右 宮崎大学, 医学部, 助教 (60586600)
松尾 亮輔 宮崎大学, 医学部, 研究員 (30815931) [辞退]
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
|
| キーワード | 医療経営分析 / 人工知能 / 機械学習 / データマイニング |
|---|
| 研究実績の概要 |
次世代医療基盤法の施行により,他施設を横断した顕名データに基づく膨大な匿名データの研究利用が可能になり,またビッグデータに有効な人工知能技術は著しく進展している.このような中,医療情報の利活用に向けて,ビッグデータから臨床知識を発見する方法論を確立できれば,リアルワールドデータの2次利用の促進が期待される.本年度は,以下の2つを実施した。
(1)臨床研究共通マスタの構築：経営分析を含む臨床研究のための標準化された共通マスタを開発した。共通マスタは背景因子マスタ、診療オプションマスタ、エンドポイントマスタである。
(2)システム開発：最初のバージョンをリリースした。システムは、「分析登録システム」と名付けて宮崎大学のデータウェアハウスだけでなく、千年カルテのデータウェアハウスにも接続可能となっている。分析登録システムとは千年カルテ（一般社団法人LDI）のデータウェアハウスにも接続し、千年カルテの膨大なデータを簡便に活用するために、後ろ向き観察研究の登録を行うためのテンプレートであり、エクセルの画面に、5つのステップに沿ってパラメータを入力する。ステップ１：データ期間・来院区分、ステップ２：基準イベント、ステップ３：選択基準、ステップ４：群の設定、ステップ５：エンドポイント、ステップ６：背景因子（交絡因子）。分析内容は、群ごとのデータ抽出、正規性のチェック、サンプルサイズとパワー計算、群間の各種有意差検定、背景因子の検定、傾向スコアマッチング生存率の検定、生存率曲線などである。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
膨大な過去の医療情報（RWD）を活用するためのマスター抽出、システム開発（分析登録システム）を行い、実際に臨床研究に活用した。
・宮崎大学のデータウェアハウスよりはるかに大規模な千年カルテのデータウェアハウスにも対応したものとなり、計画を大幅に超えて、目標を達成した。
・分析登録システムを活用した臨床研究は、千年カルテの正式なサービスとなった。
|
| 今後の研究の推進方策 |
・分析登録システムでランダムフォレスト等の機械学習用のテンプレートを充実させる。
・分析登録システムの機能をさらに発展させて、日本の医療情報（RWD）利活用のインフラとして定着させる予定である。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルス蔓延により、東京等に緊急事態宣言が発出されるなどの理由により、県外出張が不可能となり、旅費を消化できなかった。次年度後半には、学会発表等の出張を予定している。
|
