Evidence-based operations management and clinical optimization for medical service systems

医疗服务系统循证运营管理与临床优化

基本信息

批准号：
20K12073
负责人：
高木英明
金额：
$ 2.33万
依托单位：
University of Tsukuba
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では２つの課題を設定している。第１の課題は、急性期病院における診療科別入院患者の病棟間移動を数理モデル化し、各病棟の毎日の在院患者数の度数分布を理論的に計算する方法を完成することである。第２の課題は、非根治すい臓がん患者を例に取り、進行性慢性病患者の治療目的（化学療法を続けるか、緩和ケアに転じるか）に応じて、病気ごとの最適治療法を医師に提示できるMarkov決定過程モデルを開発することである。第１の課題については、筑波大学附属病院における２年間にわたる新生児入院患者の病棟間移動の定常過程をMarkov連鎖で定式化し、通常病棟と新生児用ICUに在院する日次の患者数の度数分布を理論的に予測する研究の成果を、2021年に、専門誌 Health Care Management Science 誌に発表した。また、この研究の解説記事が2023年にオペレーションズリサーチ誌特集号に掲載予定である。引き続き、同病院における診療科病棟間を移動する小児科患者の病棟間移動を集計・分析して、システム工学的モデルを構築する研究に取り掛かっており、京都大学数理解析研究所の研究集会で発表した後、英文雑誌投稿用原稿を作成中である。第２の課題については、令和2年2月より、神奈川県立がんセンター臨床研究所客員研究員として、既に死亡した患者の電子カルテを閲覧できる許可と消化器内科の臨床医師の協力を得て、ここ数年間に同センター病院で治療を受けたすい臓がん患者のカルテから治療・投薬・看護等に関するキーワードを抽出し、それぞれがカルテに現れる頻度とキーワード間の関係の分析を行った。しかし、医療知識の不足と、統計処理を行うために必要なデータ数が決定的に足りないため、治療過程の数理モデルの構築はできていない。

这项研究提出了两个问题。第一个任务是建立急症医院各科室住院患者病房间流动的数学模型，并完成理论上计算各病区每日住院患者人数频率分布的方法。第二个挑战是以无法治愈的胰腺癌患者为例，要求医生根据患者的治疗目标（是否继续化疗或改用姑息治疗）为每种疾病推荐最佳治疗方案。护理）的目的是开发一个可以呈现的马尔可夫决策过程模型。针对第一个问题，我们利用马尔可夫链制定了筑波大学医院两年内新生儿住院患者病房间转诊的平稳过程，并计算了每天入院住院患者人数的频数分布。 2021 年，我们在专业期刊《医疗保健管理科学》上发表了一项从理论上预测这一情况的研究结果。此外，关于这项研究的解释性文章计划于 2023 年在《运筹学》特刊上发表。我们目前正在研究通过汇总和分析同一家医院的儿科患者在病房之间的活动来构建系统工程模型，我们在京都大学数学科学研究所的一次研究会议上提出了这一模型，目前我正在准备一个模型。提交给英文杂志的手稿。关于第二个问题，自2020年2月以来，作为神奈川县癌症中心临床研究所的客座研究员，我获得了查看已死亡患者的电子病历的许可以及胃肠科临床医生的合作。从中心医院近年收治的胰腺癌患者病历中提取与治疗、用药、护理等相关的关键词，分析各关键词在病历中出现的频率以及关键词之间的关系。然而，由于缺乏医学知识以及统计处理所需的数据严重缺乏，无法构建治疗过程的数学模型。