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
研究課題情報
- 体系的番号
- JP24K13323
- 助成事業
- 科学研究費助成事業
- 資金配分機関情報
- 日本学術振興会(JSPS)
- 研究課題/領域番号
- 24K13323
- 研究種目
- 基盤研究(C)
- 配分区分
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- 基金
- 審査区分/研究分野
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- 小区分58010:医療管理学および医療系社会学関連
- 研究機関
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- 順天堂大学
- 研究期間 (年度)
- 2024-04-01 〜 2027-03-31
- 研究課題ステータス
- 交付
- 配分額*注記
- 4,680,000 円 (直接経費: 3,600,000 円 間接経費: 1,080,000 円)
研究概要
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。