| 研究課題/領域番号 |
25460852
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 研究機関 | 東邦大学 |
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研究代表者 |
高井 雄二郎 東邦大学, 医学部, 講師 (90349887)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | ビッグデータ / 症例研究 / データマイニング |
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| 研究概要 |
①本番用の電子カルテサーバーより、データーマイニングおよび解析に最適化する形式に変換し、設置したデータベースサーバーに抽出した。膨大な容量であるため、1年分のデータを抽出するために、連続稼働させて約1週間程度を要することが判明した。
②上記の作業を行い、平成19年度から平成24年度までの5年間分のビッグデータを解析サーバーに構築を終了した。近日平成25年度分を追加更新する予定である。
③このビッグデータを用いて、これまで行っていた疾患名や手術名目などの単純かつ非効率的な検索、抽出ではなく、複雑な抽出条件を設定することにより膨大な対象症例から、臨床研究に必要な対象症例を抽出する事が可能となった。これらの研究は倫理委員会で事前に許可を得た物に限定した。
（例①：入院や外来、手術方法、ＣＴ検査などを、それぞれの検査の順番や間の期間など含めた形での抽出を行い、必要な対象症例の選別を行うことが可能であった。）
（例②：膨大なある病名から、ＣＴ検査、年齢層で層別した対象、呼吸機能検査、超音波検査をそれぞれ短い期間内で評価を行った症例の選別を行う事が可能であった）
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
①もっとも実用が期待される医療安全分野や、薬剤副作用分野への応用について抽出条件の設定や、関係部署との調整に難渋しており、思ったような形になっていない。
②データマイニングで抽出された結果について、それが適切かどうかの評価を行うことが非常に困難である。
③効率化されたデータの形式にはされているが、膨大なビッグデータであるため、一つ一つの検索、抽出、検討作業に多大な時間がかかり、効率的な作業計画を組むまでにはまだまだ至っていない。
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| 今後の研究の推進方策 |
①データ抽出作業により、病院の電子カルテに負荷が最大限支障が出ないタイミングを図ってデータベースのアップデートを行い、なるべく最新の形にする。
②医療安全部や薬剤部と共同で、シナリオや抽出条件の設定を行い、これまで現場で見過ごされてた問題点を抽出可能な形に持って行きたい。
③それらをなるべく少しずつ学会発表につなげていく。
④引き続き臨床研究補助も限定された範囲内であるが、継続していく。
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| 次年度の研究費の使用計画 |
初年度は大きなデータベースのメンテナンスを行う予定であったが、結果として初年度に関しては、大きなメンテナンスを行う必要性がなかったため、バックアップストレージのみの購入となり、次年度使用額が生じた。
データサーバーのバックアップストレージの費用、ワークステーションの購入、学会参加の旅費に使用する予定である。
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