脳卒中発症例をレセプトから抽出する機械学習予測モデルの開発と検証

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2013年の脳卒中発症例を教師データとすることで、2013年レセプト情報から脳卒中例を抽出する精度の高いアルゴリズム（機械学習予測モデル）の構築に向けて、引き続き検討を行っている。教師症例となる2018年の発症登録については、新型コロナ（感染症病床）の確保のため、採録に用いる電子カルテ端末の利用を制限する医療機関があり、1医療機関を1人で採録する等、採録に要する時間が長くなる傾向にあった。対応として、医療機関から退院時サマリの電子データを提供を受け、医大内で仮採録を行うことで、現地での採録時間の短縮を図った。しかしながら中通りの2医療機関において採録を完了することができなかった。2013年遡り調査による登録件数は5350件、2018年の登録件数は5716件と6.4%増加した(2医療機関は件数に含めない)。病型については2013年は医師による登録判定済データ、2018年は医療機関の退院時診断結果を用いた暫定値であることから、2018年についても医師による登録判定を完了させ、2医療機関の採録データを補完した上での集計と解析をすすめたい。