AMED研究開発課題データベース 日本医療研究開発機構（AMED）の助成により行われた研究開発の課題や研究者を収録したデータベースです。

• 2020
• 2019
• 2018

【成果報告書】

成果の概要

リーダー 副島秀久のグループでは、8疾患の「ひな型パス」を策定し、ePath事業ホームページに公開した。施設に導入する際のガイドとして「電子クリニカルパス作成・運用マニュアル」を策定した。さらに、DPCコードとKコードを組み合わせて、パスコードを策定した。タスクコードは基本的に観察項目に紐づくため、その内容と関連したマスタのコードを利用した。リーダー 白鳥義宗のグループでは、初年度構築した標準パスシステムを他WGと協同で検証・改修を行った。また、今年度はパス改定を積極的に進め、4パスの改定を行った。最終的には、4,746件のデータを蓄積できた。リーダー 中島直樹のグループでは、パスの標準的データ構造とデータ項目を策定し、伝送メッセージとしてXMLスキーマを定め、ePathデータを格納するためのリポジトリと、リポジトリ管理システムを開発した。「ePathのデータ構造とデータ項目仕様書」は日本医療情報学会標準としての採択を目指して草案を提出し、現在審議下にある。リーダー 若田好史のグループでは、各施設のリポジトリからデータを収集して集積する解析基盤の設計・整備した。課題であったSS－MIX2データとの連携仕様を作成し、すでに連携済みであるDPCデータと合わせてデータ出力及び解析が可能となった。これらを受けて改めて複数手法を用いて解析を実施し、特定の検査項目の異常値が各解析手法に共通して、在院日数や医療費などの患者最終アウトカムに重要度の高い因子として抽出され、これらの因子を新たな今後のパス改定検討項目として臨床家チームに提案した。さらに、今回の事業期間内でパス改定が実施されたパスは本基盤のデータを用いて、効果の有無を検証し、その結果を臨床家チームにフィードバックした。リーダー 山本隆一のグループでは、次代医療基盤法のもとでの匿名加工医療情報作成事者（認定事業者）への各医療機関からのデータ提供、認定事業者からの匿名加工データの受理、匿名加工データの解析に向けて、法的・倫理的観点から課題を整理し、具体的手続きについて検討した。これを元に各医療機関での患者への通知によるオプトアウトの実証および一般市民への意識調査を行った上で、現場で実施するにあたっての課題を明確にし、具体的対応策について提言した。次世代医療基盤法に基づく解析基盤の構築を進め、匿名加工を試み効果検証を行った。

学会誌・雑誌等における論文一覧

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1.青木 美和, 岡田 美保子, 山下 貴範, 大江 和彦, 中島 直樹. クリニカルパスの国際動向-クリニカルパスの本質に立ち返る-. 医療情報学. 40 (Suppl), 2020, 253-254.

2.山下 貴範, 中井 真也, 木下 喬, 若田 好史, 野原 康伸, 中島 直樹, 鴨打 正浩. AMED ePath事業のデータを用いた2型糖尿病患者における患者アウトカム解析. 第5回日本糖尿病・生活習慣病ヒューマンデータ学会年次学術集会 抄録集. 2020, 23.

3.中島 直樹. 業務負担の軽減と医療の質ーLHSの観点から―. 医療情報学. 2020, 40(4), 200-203.

4.青木 美和, 中島 直樹, 岡田 美保子, 山下 貴範, 中熊 英貴, 若田 好史, 小妻 幸男, 大江 和彦, 副島 秀久. アウトカム志向型パスの標準的データ取得のための電子仕様とデータ構造モデル化. 第24回日本医療情報学会春季学術大会 シンポジウム2020 Web抄録集. 2020, PB-26.

5.山下 貴範, 若田 好史, 中熊 英貴, 野原 康伸, 岡田 美保子, 中島 直樹, 副島 秀久. 患者状態把握を目的とした機械学習と共起有向グラフによる診療プロセス解析. 第24回日本医療情報学会春季学術大会 シンポジウム2020 Web抄録集. 2020, OB2-01.

6.Hidehisa Soejima，Koutarou Matsumoto，Naoki Nakashima，Yasunobu Nohara，Takanori Yamashita，Jiro Machida，Hideki Nakaguma，A functional learning health system in Japan: Experience with processes and information infrastructure toward continuous health improvement，2020，LHS Journal.

7.Takanori Yamashita, Yoshifumi Wakata, Hideki Nakaguma, Yasunobu Nohara, Shinji Hato, Susumu Kawamura, Shuko Muraoka, Masatoshi Sugita, Mihoko Okada, Naoki Nakashima, Hidehisa Soejima. Machine Learning for Classification of Postoperative Patient Status Using Standardized Medical Data. Asia-Pacific Association for Medical Informatics (APAMI2020) Proceedings. 2020, 131.

8.Yasunobu Nohara, Koutarou Matsumoto, Hidehisa Soejima, Naoki Nakashima. Explanation of Machine Learning Models Using Shapley Additive Explanation and Application for Real Data in Hospital. Asia-Pacific Association for Medical Informatics (APAMI2020) Proceedings. 2020, 95.

9.Koutarou Matsumoto, Yasunobu Nohara, Yoshifumi Wakata, Takanori Yamashita, Yukio Kozuma, Rui Sugeta, Miki Yamakawa, Fumiko Yamauchi, Eri Miyashita, Tatsuya Takezaki, Shigeo Yamashiro, Toru Nishi, Jiro Machida, Hidehisa Soejima, Masahiro Kamouchi, Naoki Nakashima. Impact of a learning health system on acute care and medical complications after intracerebral hemorrhage. Learning Health Systems. 2020.

10.Koutarou Matsumoto, Yasunobu Nohara, Hidehisa Soejima, Toshiro Yonehara, Naoki Nakashima, Masahiro Kamouchi. Stroke prognostic scores and data-driven prediction of clinical outcomes after acute ischemic stroke. Stroke. 2020, 51(5),1477-1483.

学会・シンポジウム等における口頭・ポスター

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1.業務負担軽減と医療の質：LHSの観点から，中島 直樹，第24回日本医療情報学会春季学術大会，2020/06/05，国内，口頭.

国内　/　口頭

2.患者状態把握を目的とした機械学習と共起有向グラフによる診療プロセス解析，山下 貴範，第24回日本医療情報学会春季学術大会，2020/06/05，国内，口頭.

国内　/　口頭

3.次世代医療基盤法におけるePath等のデータ利活用のあり方の検討，吉田 真弓，山本 隆一，第40回医療情報学連合大会・第21回日本医療情報学会学術大会，2020/11/22，国内，口頭.

国内　/　口頭

4.クリニカルパスの標準化と施設を越えた解析の推進事業"ePath"，若田 好史，第5回日本糖尿病・生活習慣病ヒューマンデータ学会年次学術集会，2020/12/11，国内，口頭.

国内　/　口頭

5.一人称視点ビッグデータを創るみんなの認知症情報学とマルチモーダル自立共生支援AI，副島 秀久，中島 直樹，若田 好史，2020年度人工知能学会全国大会（第34回），2020/6/11，国内，口頭.

国内　/　口頭

6.ポストコロナにおけるヘルスケアICTの展望，中島 直樹,　第17回地域医療福祉情報連携フォーラム 　～次世代の医療情報利活用～，2020.6，口頭.

不明　/　口頭

7.AMED ePath 事業のデータを用いた2型糖尿病患者における患者アウトカム解析，山下 貴範，第5回日本糖尿病・生活習慣病ヒューマンデータ学会年次学術集会，2020/12/11. (口頭)

不明　/　口頭

8.青木 美和, 中島 直樹, 岡田 美保子，山下 貴範，中熊 英貴，若田 好史，小妻 幸男，大江 和彦，副島 秀久. アウトカム志向型パスの標準的データ取得のための電子仕様とデータ構造モデル化．2020：Web開催. 第24回日本医療情報学会春季学術大会．2020年6月. (口頭)

不明　/　口頭

9.中島 直樹, 医療に求められる「働き方改革」, 九州大学・数理データサイエンス教育研究センター合宿発表会, 2021.01.（口頭）

不明　/　口頭

10.山下 貴範, 中井 真也, 木下 喬, 若田 好史, 野原 康伸, 中島 直樹, 鴨打 正浩, AMED ePath事業のデータを用いた2型糖尿病患者における患者アウトカム解析, 第5回日本糖尿病・生活習慣病ヒューマンデータ学会年次学術集会, 2020.12.（口頭）

不明　/　口頭

11.中島 直樹, 臨床データベースから見えてくること：ビッグデータを医療に活かす, 第40回医療情報学連合大会（第21回日本医療情報学会学術大会）, 2020.11.（口頭）

不明　/　口頭

12.中島 直樹, データ駆動型臨床研究は、健康・医療をどう変えるのか？, 第40回医療情報学連合大会（第21回日本医療情報学会学術大会）, 2020.11.（口頭）

不明　/　口頭

13.中島 直樹, 標準クリニカルパスデータリポジトリの構築, 2020年度 人工知能学会全国大会（第34回）, 2020.06.（口頭）

不明　/　口頭

14.吉田 真弓, 山本 隆一, 次世代医療基盤法におけるePath等のデータ利活用のあり方の検討, 第40回医療情報学連合大会, 2020.11.22（口頭）

不明　/　口頭

15.山本 隆一，吉田 真弓，次世代医療基盤法と情報解析基盤について，令和2年度 AMED先進的医療機器・システム等技術開発事業クリニカルパス標準データモデルの開発および利活用（ePath事業）令和2年度公開シンポジウム, 2021.03.03（口頭）

不明　/　口頭

16.Yasunobu Nohara, Koutarou Matsumoto, Hidehisa Soejima, Naoki Nakashima, Explanation of Machine Learning Models Using Shapley Additive Explanation and Application for Real Data in Hospital, Asia-Pacific Association for Medical Informatics (APAMI2020), 2020.11.（口頭）

不明　/　口頭

17.Naoki Nakashima, Electronic Clinical Pathway to be used in Learning Health System, Japan Healthcare Update Conference, UAE 2021.03（口頭）

不明　/　口頭

18.AMED ePath事業のアウトカム～統合解析報告～，若田 好史，松本 順，的場 哲哉，羽藤 慎二，渡邊 紳一郎，副島 秀久，第40回医療情報学連合大会・第21回日本医療情報学会学術大会，2020/11/19，国内，口頭.

国内　/　口頭