| 研究課題/領域番号 |
22K17375
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| 研究機関 | 福島県立医科大学 |
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研究代表者 |
中野 裕紀 福島県立医科大学, 医学部, 准教授 (10736721)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 自然言語処理 / 発症登録 / 循環器疾患 |
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| 研究実績の概要 |
2013年の脳卒中発症例を教師データとすることで、2013年レセプト情報から脳卒中例を抽出する精度の高いアルゴリズム（機械学習予測モデル）の構築に向けて、引き続き検討を行っている。
教師症例となる2018年の発症登録については、新型コロナ（感染症病床）の確保のため、採録に用いる電子カルテ端末の利用を制限する医療機関があり、1医療機関を1人で採録する等、採録に要する時間が長くなる傾向にあった。対応として、医療機関から退院時サマリの電子データを提供を受け、医大内で仮採録を行うことで、現地での採録時間の短縮を図った。しかしながら中通りの2医療機関において採録を完了することができなかった。2013年遡り調査による登録件数は5350件、2018年の登録件数は5716件と6.4%増加した(2医療機関は件数に含めない)。病型については2013年は医師による登録判定済データ、2018年は医療機関の退院時診断結果を用いた暫定値であることから、2018年についても医師による登録判定を完了させ、2医療機関の採録データを補完した上での集計と解析をすすめたい。
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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
環境整備やデータ取得及び整備に予想より時間がかかり、アルゴリズムの構築までには至っていない。教師症例となる2018年発症登録についても、新型コロナの影響で、2医療機関での採録、データクリーニング、医師による判定が完了していない。
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続きアルゴリズム構築の作業を進めていく。未取得の2医療機関のデータについては、医療機関との調整を進めながら、取得を完了したい。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
全体的なアルゴリズム作業構築の遅れなどから、データ入力や開発にかかる人件費、謝金が発生しなかったため。
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