Study of long-term clinical economic impact of adherence: AI and big data predictive model development

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本年度は、関連データの整備（医療ビッグデータの整備）および分析環境の整備（ＡＩプログラミングの準備）を行いつつ、広義のアドヒアランス（ASHROスコア）の検証用の被保険者向けのアンケート調査の準備とともに、後発薬処方に対するアドヒアランス等の影響に関わる一次解析を行った。アドヒアランスは、環境や経験等の相互作用を通じた社会的様式を伴う、人間の主観的な側面を有しているため、そのメカニズムの解明（関係する因子）や定量化（見える化、代表的な水準）において、課題が多いのも事実である。それらを背景に、アドヒアランスに関わるアンケート調査にあたり、協力団体等との連携のもとで、行動変容に影響を及ぼす因子の一つである時間割引に関する先行研究をサーベイした。その上で、従業員向けと経営者向けの2種類の調査票を整備した。本調査は、アドヒアランスに影響を及ぼす固定的因子とアドヒアランスの水準の測定に関する課題で構成した。その結果、従業員向けの調査は約50設問、経営者向けの調査は約30設問となった。後発薬品の処方を積極的に拡大するには、アドヒアランス等も考慮した新たな工夫が不可欠と推察される。それを踏まえ、後発薬処方に対するアドヒアランス等の影響の分析は、患者の重症度、アドヒアランス、および医師と患者の関係が後発薬品の切り替えに与える影響を明かにするのを目的とした。コホートは、2018年3月までの4年間に心血管疾患（ICD-10、I 00-99）で、一次から三次までの予防介入を必要とする全年齢層であった。AIを応用して生成したASHROスコアと収縮期血圧 (SBP)、血清クレアチニン (sCr)、LDLコレステロール、ヘモグロビンA1C、処方遵守の割合 (PDC)に対して、ロジスティック回帰分析を実行した。その結果、SBPとsCr、PDC、ASHROが後発薬の切り替えに有意に影響を及ぼした。