Evidence-based operations management and clinical optimization for medical service systems

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本研究では２つの課題を設定している。第１の課題は、急性期病院における診療科別入院患者の病棟間移動を数理モデル化し、各病棟の毎日の在院患者数の度数分布を理論的に計算する方法を完成することである。第２の課題は、非根治すい臓がん患者を例に取り、進行性慢性病患者の治療目的（化学療法を続けるか、緩和ケアに転じるか）に応じて、病気ごとの最適治療法を医師に提示できるMarkov決定過程モデルを開発することである。第１の課題については、筑波大学附属病院における２年間にわたる新生児入院患者の病棟間移動の定常過程をMarkov連鎖で定式化し、通常病棟と新生児用ICUに在院する日次の患者数の度数分布を理論的に予測する研究の成果を、2021年に、専門誌 Health Care Management Science 誌に発表した。また、この研究の解説記事が2023年にオペレーションズリサーチ誌特集号に掲載予定である。引き続き、同病院における診療科病棟間を移動する小児科患者の病棟間移動を集計・分析して、システム工学的モデルを構築する研究に取り掛かっており、京都大学数理解析研究所の研究集会で発表した後、英文雑誌投稿用原稿を作成中である。第２の課題については、令和2年2月より、神奈川県立がんセンター臨床研究所客員研究員として、既に死亡した患者の電子カルテを閲覧できる許可と消化器内科の臨床医師の協力を得て、ここ数年間に同センター病院で治療を受けたすい臓がん患者のカルテから治療・投薬・看護等に関するキーワードを抽出し、それぞれがカルテに現れる頻度とキーワード間の関係の分析を行った。しかし、医療知識の不足と、統計処理を行うために必要なデータ数が決定的に足りないため、治療過程の数理モデルの構築はできていない。