| 研究課題/領域番号 |
19K21589
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| 研究機関 | 高知大学 |
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研究代表者 |
栗原 幸男 高知大学, 教育研究部医療学系看護学部門, 教授 (00215071)
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| 研究分担者 |
北岡 裕章 高知大学, 教育研究部医療学系臨床医学部門, 教授 (10274375)
片岡 浩巳 川崎医療福祉大学, 医療技術学部, 教授 (80398049)
兵頭 勇己 高知大学, 教育研究部医療学系連携医学部門, 助教 (50821964)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2022-03-31
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| キーワード | 高齢者医療 / 臨床判断閾値 / 機会学習 / 医療情報利活用 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では、糖尿病、高血圧症および高脂血症のどれかの生活習慣病を持つ高齢者の医療情報追跡により急性循環器疾患（心筋梗塞、脳卒中等）の発症予測を可能とする臨床判断閾値を抽出することを目指している。対象患者の抽出に関して、前年度の研究では疑い病名フラグの不確実性から2003年以降受診の患者を対象とすることが良いと判断したが、本年度の研究で2010年以降急性循環器疾患の診断数が急速に減少していることが分かった。そのため追跡できるのは2010年または2011年が限界であると判断した。その結果、追跡開始対象者を2003年以降の受診者とすると、研究対象患者がかなり少なくなり、予定していた機械学習による研究が困難になることが予想された。そこで、臨床検査手法が多く入れ替わった1991年以降の患者も調査対象候補とし、対象生活習慣病の合併症、薬歴、検査も考慮して、対象患者を抽出することとした。その結果、本年度は対象患者の抽出に多くの時間を必要とし、機械学習による急性循環器疾患（心筋梗塞、脳卒中等）の発症予測には至らなかった。この種の研究では適切に対象者データを抽出ことが極めて重要であるので、研究進捗は予定よりかなり遅れているが、引き続き適切な患者抽出を行う。
なお、本研究の一環として調査した入院在院日数の変化について、電子カルテ導入前後の入院在院日数が65歳以上の高齢者の方が50歳未満の若年層よりも顕著に短縮されていることが分かった。電子カルテ稼働下では患者情報を時系列で把握すること容易であり、患者病状のより的確な把握が可能となり、在院日数の短縮に繋がったものと推察される。この発見は時系列患者情報を重視した本研究の考え方を支持するものである。
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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
研究対象患者データを医療データベースから抽出する過程で、対象患者の抽出条件を蓄積されているデータの状況を考慮して2転、3転したため、患者データ抽出に多くの時間を要しており、研究が予定より遅れることとなった。
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度早々に研究対象患者のデータ抽出を完了し、機械学習に取り組む。研究が全体として当初の計画よりも大幅に遅れているため、1年の研究期間延長も視野に入れても、研究の最終目標である急性循環器疾患の発症予測のための臨床判断閾値の抽出が困難であれば、発症予測における条件を中心に調べ、他の研究者に対して価値のある知見の発見に尽力する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
2020年度は新型コロナウィルス感染症の拡大が国内でも続いたため、海外旅費に加え国内旅費もあまり執行できなかった。また、これに加え、研究進捗の遅れにより論文投稿もできなかったため、次年度使用の予算が増えた。2021年度は引き続き旅費執行が多く見込めないので、インターネット学術集会への参加費やオープンジャーナルへの投稿費を中心に執行する予定である。また、研究進捗の遅れもあるので、研究期間の1年延長も視野に入れ、有効に予算執行する計画である。
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