Development of AI-based hospital stay management support system - Perioperative DPC data exploration for gastrointestinal cancer

基于AI的住院管理支持系统开发——消化道肿瘤围手术期DPC数据探索

基本信息

批准号：
22K10407
负责人：
丸山常彦
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Saiseikai Research Institute of Health Care and Welfare
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

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。

诊断组综合评估（DPC）数据是日本最大的医疗数据，以收据代码的形式记录患者背景和住院期间进行的所有医疗程序。通过利用人工智能（AI）对DPC的真实数据进行机器学习分析，计算每次医疗的重要性（特征值），并可以预测患者因素和实际医疗期间的影响程度。您还可以澄清当天所需的医疗程序。本研究的目的是优化胃肠道恶性肿瘤的围手术期管理，并构建住院管理制度，明确影响术后病程的重要医疗行为。 1. DPC数据的获取：Medical Data Vision Co., Ltd.（MDV）收集全国约45%的DPC目标医院的数据，以及社会福利法人济生会财团济生会健康、医疗和福利根据合同，研究所自2008年4月至2022年7月共收到428,768例ICD10代码C16的胃恶性肿瘤DPC数据，记录数为233230271条。其中，2017 年 8 月至 2022 年 7 月的过去五年中，有 284,953 个案例和 13,705,7490 条记录成为目标。 2.数据清理：对上述DPC数据进行清理，纳入手术代码K655（胃恶性肿瘤手术），剔除数据缺失和未记录的项目，我们决定以此为目标对26097例胃癌手术进行分析。