NDBオープンデータを活用した多腺性自己免疫症候群の実態調査と診療適正化

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多腺性自己免疫症候群（Autoimmune Polyendocrine Syndrome：APS）は、内分泌器官だけでなく、様々な臓器に横断的な障害を引き起こす疾患であり、専門的治療が必要とされています。しかし、その実態は依然として明らかではありません。本研究は、厚生労働省のレセプト情報・特定健診等情報データベース（NDB）を活用し、日本人のAPSの実態を把握することを目的としています。令和4年度に入ってから、研究の進捗として、匿名レセプトの情報収集のため厚生労働省のNDBからのデータ抽出方法に従って抽出項目を検討し、各種マスターの整備を行いました。また、解析環境の構築に向けて、計算機サーバーやデータ解析ソフトウェアを調達し、周辺機器のセットアップや解析準備を進めてきました。しかし、前年度の新型コロナウイルス感染症の流行が影響を与え、申請手続きの遅れが生じています。現在はNDBサンプリングデータの申請手続きを終えて、承認を待っています。一方で、小規模サンプルによる解析として、2007年から2022年までの16年間で本学附属病院に通院した1型または2型糖尿病患者6476名を対象に調査を行いました。その結果、1型糖尿病218名（バセドウ病26名、橋本病46名）、2型糖尿病825名（バセドウ病100名、橋本病63名）の合併が確認され、APSの頻度に関して新たな知見を得ております。今後は、文献調査やエクセルによるシミュレーションを進め、NDBサンプリングデータを入手後、データ整理や解析用データセットの作成を行います。さらに、機械学習や深層学習を用いた探索的データ解析を活用し、臨床データに基づいたAPS患者を見逃さない予測モデルの構築に取り組みます。