【研究領域課題番号】19K19326 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

データベース / 医療情報 / 歯科診療情報 / 歯科情報 / 社会歯学 / 歯科医療情報 / ビッグデータ / データ疫学 / 歯科 / クレームデータ / 二次利用 / 医療管理 / 口腔診査情報 / 標準化 / 医療ビッグデータ / 臨床疫学 / 医療リアルワールドデータ / データサイエンス / 医療情報学

【研究成果の概要】

本研究では、現在進行中の歯科診療情報の標準化に関する検討の進捗を踏まえて、歯科診療情報・健診情報・遺体検案情報など様々な発生点からの情報を統合して扱うことのできる、マルチチャネル歯科臨床情報データベースを構築し、臨床研究のためのビッグデータ疫学研究基盤の構築を目的とするものである。
本年度は、歯科臨床情報データベースの検討として、厚生労働省標準となった、口腔診査情報標準コード仕様を基に歯科医療情報を二次利用するため「リレーショナルデータベース(RDB)」モデルを情報処理のデファクトスタンダードであるSQL言語を用いて処理可能な形式で構築することに着手した。診療情報に限らずPHRへと発展させることのできるよう、モデルの検討を実施した。二次利用に有用な粒度を検討する必要性があるため、臨床疫学の研究者と共に、種々の口腔診査の場面で発生する情報の粒度や種類についての検討を行った。これによりコードセットやデータベースモデルに改良を加える必要性が明らかとなったため、これに着手した。
さらにサーバ仮想化技術を用いた仮想計算機基盤上に構築したデータベースサーバー上に配置することで、単一のデータセンターでの運用だけでなく、クラウド型システムや分散型システムへの発展を当初より想定していたため、アプリケーションコンテナ化の検討を行った。
本研究課題に深く関連する歯科診療情報を用いた研究として、2論文を共著者として公表した。

【研究種目】若手研究

【研究期間】2019-04-01 - 2023-03-31

【配分額】4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)

【研究分野】社会系歯学

【研究領域課題番号】16K20688 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

歯科診療情報 / 医療情報 / データベース / ビッグデータ / データ疫学 / 身元検索 / 歯科医療管理 / 標準化 / Claims data / 身元確認 / 疫学 / EHR / 医療データベース / 歯科医療 / 医療管理 / 医療ビッグデータ / 法歯科医学 / 歯学 / 医療・福祉 / 医療情報学 / 歯科医療管理学 / データベース疫学

【研究成果の概要】

従来、大規模なデータベースシステムの構築には多大な費用がかかり、またその維持管理には専門技術者が必要であるなど、経営規模の小さい医療機関において導入困難と思われたが、近年情報システム業界において取り入れられた仮想化、クラウド化のコンセプトを導入することで、システムの構築、管理に対する医療機関側の対応を不要となり、情報基盤の普及をを容易にすることが可能となると思われた。 また、並行して歯科診療情報の標準化に関する検討および標準化規格の策定に携わることで、標準化企画に対する深い理解を得ることができ、また規格の成立に寄与することができた。

【研究の社会的意義】

歯科診療情報は、医学研究の発展、医療技術の向上、医療安全の推進、身元検索など多用途に応用されることが期待されている。本研究では、歯科診療情報を扱うための基礎的な情報基盤の研究を行い、国際会議等で発表するとともに、その応用について議論を重ねてきた。研究期間において、予定よりも歯科診療情報の標準化の策定に時間を要したことから実装に至らない部分が多かったものの、情報活用の基盤となる規格の成熟に寄与できたことは研究の進捗として評価できるものと考えている。

【研究種目】若手研究(B)

【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31

【配分額】3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)

【研究分野】図書館情報学・人文社会情報学

【研究領域課題番号】24300098 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

退院時サマリー / テキストマイニング / 多施設共同研究 / 医療情報 / 退院サマリー / 電子カルテ / 病院情報システム / データベース / 多施設研究

【研究成果の概要】

本研究では複数の医療機関から退院サマリーを抽出し、テキストマイニング技術によって共通の文書ベクトル空間を持つ大型テキストデータベースの構築を進めてきた。これまでに7つの病院から退院サマリーを抽出した。データの収集と基本的処理は各施設内で行い、連結不可能匿名化した情報のみを集約している。DPCを指標としたクロスマッチ自動判定の結果では、自施設のモデルデータでは高い一致率を示し、他施設のモデルデータでは10～20％程度低下するものの、全施設統合データでは自施設と同程度の値を示した。また、これまでに構築したデータベースを用いて類似症例検索を行うWEBアプリケーションを開発して千葉大学に設置した。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2012-04-01 - 2015-03-31

【配分額】16,640千円 (直接経費: 12,800千円、間接経費: 3,840千円)

【研究分野】医療社会学

【研究領域課題番号】18390162 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

周術期医学 / 医療安全 / 医療情報 / データベース

【研究成果の概要】

本研究の目的は、周術期インシデントの全国調査を電子化し、大規模データベースを構築・運用することを通して、医療における安全体制確保に寄与するITインフラストラクチュアおよびその利活用の具体例を提示することにある。特に外科手術の周術期成績を全国規模で施設横断的にデータ収集、解析する点で、外科領域のベンチマーキングとなる資料の提供を目指す。また、これまでにない大規模データを従来の統計処理手法とデータマイニング等の新手法を用いて解析し、結果を提供することにより、エビデンス創出、クリニカルインディケータ選定、ガイドライン作成に寄与する。
本研究によって、周術期の大規模データを収集、解析できるデータベースシステムが開発され、そのデータを集計表示するウェブアプリケーションが実装された。また、データマイニングアルゴリズムのように従来の解析手法とは異なる解析法を適用できるデータベースシステムが整備された。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2006 - 2007

【配分額】13,530千円 (直接経費: 12,000千円、間接経費: 1,530千円)