| 研究課題/領域番号 |
19K18311
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
志賀 卓弥 東北大学, 大学病院, 助教 (90539074)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 集中治療 / コスト / データベース / 原価計算 / ビッグデータ |
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| 研究実績の概要 |
研究実績は過去5年分(約10,000例)の東北大学ICU入室患者の電子診療録データ、重症「システムデータ、DPC/PDPSデータを含むレセプトデータ、薬剤やSPD物品などの消耗品の原価データ、職員の給与データ等を1つのデータウェハウス内に格納した。そのデータベース上で重症系システムの血圧や心拍数といったバイタルデータ等から算出した重症度スコアと、とDPC/PDPSのE/FファイルとDファイル、大学病院会計システムからの会計データの紐づけを完了した。
患者重症度スコアのAPACHE2、SOFAにおいて一部の患者のスコアリングは、現場の入力不備や未入力のデータがあり、カルテ情報を確認しながらクリーニングを行うとともに、それらのスコアリングの自動算出の試みも行い報告した。さらに，データクリーニングを行い，すべてのデータのスコアリングを行った．
集中治療部門の原価計算も並行して行い、背景となる会計、財務データの集積、およびデータクリーニングを行い2017年度のICU部門原価計算を完了した。これは、国立大学病院管理会計システムHOMAS2のデータを利用しており、ほぼ同じ方法で部門原価計算が可能であり、他病院間比較を行うことが可能になる。学会報告を行い，現在論文執筆中である．
また，重症度データとコスト情報の機械学習により，看護必要度よりも生理学的重症度の方がコスト予測に優れていることが解った．学会報告を行い，論文化した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
昨年度は，生理学的重症度の入力が一部のデータでしか入力されていなかったが，今年度，すべでのデータの入力が終了し，全データでの解析が可能となった．そのデータを用い現在機械学習によるコスト予測の分析中であるため，次年度までには解析を終了できる見込みである．
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| 今後の研究の推進方策 |
取得したデータから、ICU全体の部門原価計算情報を入手できた。そのため、延べ入室患者情報から、平均した患者一人当たり1日の原価を計算することができた。しかしながら、DPC/PDPSのE/Fファイルから、大まかな患者一人当たり、1日ごとの原価情報は分析することは可能であるが、行為点数、回数など、DPC/PDPSで算定できな内容は、事務側で初めから入力しないというオペレーション上の問題もあり、詳細な患者一人当たり、1日ごとの原価情報分析が不可能であることが解った．
現在2017年度～2020年度までのデータクリーニング終了しており，それらのデータから、機械学習を駆使して、重症度、医療コスト、診療報酬額の関連や個々の状態遷移について何らかの規則性や、強い交絡要因を見出す。解析では臨床や医療経済に精通した研究協力者とともに、さらにデータをつねにチェックしてクリーニングを行い、ノイズを少なくする。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナ禍において旅費が減少した．そのため予定使用額と、購入金額に差があったため次年度使用額が生じた。消耗品の購入に充てる予定である。
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