| 研究課題/領域番号 |
20K14979
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
川口 英明 東京大学, 医学部附属病院, 特任助教 (30813969)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 量子アニーリング / ヘルスサービスリサーチ / 空間統計学 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では、医療資源配置最適化問題を制約条件付き組合せ最適化問題と捉え、量子アニーリングを用いて医療資源配置最適化シミュレーションを目的とする。
2020年度では、この目的を達成するために、まずは政府統計の総合窓口(e-Stat)ですでに公開されている医師データを二次医療圏単位の集計データにし、地理情報と突合させて空間統計用のデータを作成した。
得られたデータに対し空間統計を適用し、ハミルトニアンを設計した。組合せ最適化問題のうち、地図の塗り分け問題に着目し、医療資源を増やす優先順位を表す色を地図に塗り分けた。より具体的には、医療資源の最適化配置のため、(1)空間重み行列を用い、隣接する二次医療圏間でなるべく違う色にするためのコスト項、(2)医療資源データを用い各二次医療圏の医療資源数をなるべく均等にするためのコスト項、(3)地図の塗り分け問題として成立するよう各二次医療圏に割り当てる色が必ず1色となる条件項を設け、合計3項から成るハミルトニアンを設計した。設計したハミルトニアンに対して、古典コンピュータでのシミュレーテッドアニーリングと、D-Waveマシンでの量子アニーリングを実行した。
今年度は東京都を対象にシミュレーションを行った結果、期待通り、医師が少ない地域に優先順位が高い色を割り当てつつ、同じ色がなるべく隣り合わないよう分散した塗分け図を得ることができた。塗分け図については、モラン統計量、Join Count 統計量などの定量化指標を用いて空間的自己相関の評価を行った。
また、医師データのみならず幅広い医療資源を対象とするため、厚生労働省に目的外申請をし、医療施設静態調査の個票データを獲得した。
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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
当初の予定通り、東京都を対象に、医療資源データを用いた空間統計用データの作成、ハミルトニアンの設計、シミュレーテッドアニーリングの実行、D-Waveマシンでの量子アニーリングを実行、得られた結果の定量的な評価まで一連の流れを初年度のうちに実行できており、順調に進展していると考えられる。また、次年度以降でより幅広い医療資源を対象にシミュレーションするためのデータ獲得についても、初年度のうちに目的外申請を終えており、順調に進展していると考えられる。
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| 今後の研究の推進方策 |
初年度で一連の流れを東京都の医師データを用いて実行できているため、初年度で得られた知見を参考にしつつ、次年度以降では範囲を東京都だけではなく日本全国に広げ、医師データのみならず、他の医療資源のデータを用いて研究を進めていく予定である。範囲を拡張するにつれ、量子アニーリングの実装は難しくなる可能性が考えられるが、その場合は、既存のモジュールを使う、問題設定を練り直す、などの方法で対応していく予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
主に、新型コロナ感染拡大対策のため、国際学会に参加する機会がなく、初年度の支出が少なかったため、次年度使用額が発生した。翌年度分と合わせた使用計画としては、当初の予定よりもD-Waveマシンを用いた量子アニーリングを積極的に実施し、研究をより発展的に進める方針である。
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