レセプト情報のAI解析による認知症・フレイル関連事象のリスク因子解析
About this project
- Japan Grant Number
- JP24K13323
- Funding Program
- Grants-in-Aid for Scientific Research
- Funding organization
- Japan Society for the Promotion of Science
- Project/Area Number
- 24K13323
- Research Category
- Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- Allocation Type
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- Multi-year Fund
- Review Section / Research Field
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- Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
- Research Institution
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- Juntendo University
- Project Period (FY)
- 2024-04-01 〜 2027-03-31
- Project Status
- Granted
- Budget Amount*help
- 4,680,000 Yen (Direct Cost: 3,600,000 Yen Indirect Cost: 1,080,000 Yen)
Research Abstract
保険レセプトデータは検査結果や病気の重症度などの医療情報が乏しく、医学研究に適さないとされてきた。しかし、処方薬剤の情報、治療のイベント（手術治療、放射線治療等）や医療材料の使用歴の情報は完全に把握することができ、複数の医療機関のレセプトが統合され一元的に取り扱われている。後期高齢者のデータは悉皆性を持った情報である。本研究は北海道の後期高齢者のレセプトデータ(705538人)を用いて、高齢者の健康寿命延伸の障害となる１．認知症、２．転倒・骨折、３．誤嚥性肺炎、４．フレイルの進行、５．死亡などのリスク因子をAI技術・機械学習の技術を用いて同定し、リスクの軽減措置を検討することである。
Details 詳細情報について
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- CRID
- 1040581224888234496
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- Text Lang
- ja
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- Data Source
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- KAKEN