【研究分野】眼科学

【研究領域課題番号】15K10839 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

レセプト / サンプリングデータセット / 糖尿病 / 合併症 / 眼合併症

【研究成果の概要】

医療費適正化や個別化医療などの複数の側面から重要性が指摘され、研究への活用の注目度も高いレセプト情報等データベース（NDB）解析を糖尿病合併症に対して実施した。
眼科レーザー治療の実態の網羅的な把握、糖尿病合併高血圧患者に対する降圧治療実態の把握ができた。2 型糖尿病患者の眼底検査実施に対する高血圧、脂質異常症などの因子についても検討できた。糖尿病に対する薬物治療開始後1年以内の眼底検査実施割合は約3割、併存症のある糖尿病患者は眼底検査実施割合が低く、特に併存症と同施設で治療された患者で低いことが判明した。NDBを用いた疫学研究のための分析用データベースの構築も可能となった。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2015-04-01 - 2018-03-31

【配分額】4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)

【研究分野】疫学・予防医学

【研究領域課題番号】15K08710 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

疫学 / 糖尿病 / 急性膵炎 / 合併症 / データベース / リスク

【研究成果の概要】

本研究は、年々増加する糖尿病患者において、DPP4阻害薬など主な薬剤において急性膵炎のリスクがあり、添付文書が改訂されている現状において、そもそも日本人の2型糖尿病患者の背景情報としてどれほど急性膵炎になるリスクがあるか十分な情報がないことから研究した。解析するデータとしては国（厚生労働省保険局）が管理するナショナルレセプトデータベース（NDB）など大規模データベースから、糖尿病患者を病名や使用薬剤等から抽出してきて、急性膵炎の合併症がどれくらい発症しやすいかを評価した。

【研究の社会的意義】

２型糖尿病は代表的な生活習慣病であり、近年患者数もかなり増えてきており、その中で次々と新薬も開発されてきているが、それら新規の薬剤について急性膵炎のリスクが疑われて添付文書も改訂されている。しかし元々これら２型糖尿病については、病態的に膵臓がダメージを受けることから急性膵炎が起こりやすいのではないかということが懸念されており、しかし十分なデータがなかったことから、それらの情報を与える意味で本研究には意義があるものと考えられる。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31

【配分額】2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)

【研究分野】医療社会学

【研究領域課題番号】15K08557 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

確率的潜在意味解析手法 / DPC / 敗血症 / 医療経済学的分析 / 大規模医療情報 / 医療経済 / 合併症 / 糖尿病 / 匿名加工情報 / 大規模データ

【研究成果の概要】

DPCの大規模医療情報を活用してProbabilistic Latent Semantic Analysis（確率的潜在意味解析手法を用いた患者と診療行為の同時クラスタリング「PLASMA」を活用して算出したクラスタを状態空間とみなし、同一患者において入院中にたどるクラスタ間の時間遷移パターンを解析し、治療支援のための補助的な客観データとしての臨床応用の可能性を見出した。
今回の検討では集中治療を要する敗血症症例に対して結果を出しており、患者の転帰と治療費に着目している。

【研究の社会的意義】

これまでのいわゆるAiの医療応用としては、欧米先進諸国が開発している臨床診断意思決定支援システムがある。このような人工知能技術は、機械学習が獲得した知識の理解が極めて難解なブラックボックスとなっており、治療判断のための補助情報として活用する際に、生命に関わる医療の中でも重症の患者管理を行う集中治療室においては安心して応用できないという問題を含んでいる。
我々は、DPCの大規模医療情報を活用した「確率的潜在意味解析と確率的構造モデル」によるデータが、臨床の診療支援のための補助データとしての有用性を増す可能性が有り、いわゆるブラックボックスではない次世代型の人工知能による診療支援の可能性を示した。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31

【配分額】4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)