研究課題
多腺性自己免疫症候群(Autoimmune Polyendocrine Syndrome;APS)は、内分泌臓器だけではなく様々な臓器を横断的に障害する疾患であるため専門的治療が必要にもかかわらず、その臨床的実態は不明であり、適切な治療を提供できていない。本研究は、匿名レセプト情報の格納率が99.9%と高い悉皆性が高い厚生労働省のレセプト情報・特定健診等情報データベース(NDB)を最大限に活用し、日本人のAPSの実態把握を目的としている。研究期間に、匿名レセプト情報収集の準備として厚生労働省のNDBの申請方法に準じて抽出項目の検討、各種マスターの整備等を行った。さらに解析環境の構築準備として、計算機サーバーなどの機器とデータ解析のためのソフトウェアの調達を行った。また引き続き、要配慮個人情報であるNDBデータを扱うためのセキュリティ要件を満たした研究施設の整備を行った。さらに、当該研究に係る文献的な検討およびエクセル表化されたサンプルデータを用いたシミュレーションおよび申請手続きを進め、匿名レセプト情報(医科入院、医科外来、DPC、調剤の各レセプト 2012年4月~2022年1月 診療月)を入手した。入手したデータ整理・解析用データセットを生成し解析を進め、得られた解析用データセットを基に機械学習および深層学習を用いた探索的データ解析を活用して、臨床データに基づいたAPS患者を見逃さないために有効な予測モデルの構築を行った。解析結果の妥当性について検討を行った。
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