2022 Fiscal Year Research-status Report
Development of AI-based hospital stay management support system - Perioperative DPC data exploration for gastrointestinal cancer
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22K10407
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| Research Institution | Saiseikai Research Institute of Health Care and Welfare |
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Principal Investigator |
丸山 常彦 社会福祉法人恩賜財団済生会(済生会保健・医療・福祉総合研究所研究部門), 済生会保健・医療・福祉総合研究所研究部門, 客員研究員 (20731045)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 診断群分類包括評価データ / DPC / 人工知能 / 機械学習 / 胃癌 / 周術期 / 特徴量 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
診断群分類包括評価（DPC）データは、患者背景と入院中に行われた全ての医療行為がレセプトコードとして記録された本邦で最大の医療データである。人工知能（AI）を用いて、DPCのリアルワールドデータを対象とした機械学習による分析を行うことで、各診療行為（特徴量）の重要度が算出され、患者因子や実際の医療行為が入院期間に及ぼした影響度が予測できる。またその日に必要な医療行為を明確にできる。消化器悪性腫瘍に対する周術期管理の最適化を目指し、術後経過に及ぼす重要な医療行為を明確化した入院期間管理システムを構築することが、本研究の目的である。
1.DPCデータの取得：全国のDPC対象病院の約45％のデータを収集しているメディカル・データ・ビジョン株式会社（MDV）と、社会福祉法人恩賜財団済生会 済生会保健・医療・福祉総合研究所が契約の上、2008年4月から2022年7月までのICD10コード C16：胃の悪性腫瘍のDPCデータ428768症例、レコード数 233230271個の供出を受けた。そのうち、2017年8月から2022年7月 近年5年間の284953症例、レコード数 137057490個を対象とした。
2.データのクリーニング：上記のDPCデータを対象にK655の手術コード（胃の悪性腫瘍手術）を含み、データ不備や未記載項目などを除外してデータをクリーニングし、26,097例の胃癌手術症例を対象とすることとした。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
ビッグデータであるDPCデータの取得は順調に行えた。またデータのクリーニングも順調に行え、近年5年間の胃癌手術症例の抽出も行えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
1. AI解析：目的変数を術後在院日数として、XGBoostによりDPCデータから得られる各項目（特徴量）の重要度を算出し、寄与因子を解明するスクリプト（データセットから機械学習へ入力するまでの変換プログラム）を構築する。
2. レセプトコードを用いて特徴量の重要度を入院後経日的に解析し、特定日に重要な医療行為を明確化する。
3. 上記の結果から、入院期間が管理可能なシステムの構築を探求する。
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| Causes of Carryover |
国際および国内学外での学会発表を予定している。また論文執筆に必要な経費と考えている。
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