Development of AI-based hospital stay management support system - Perioperative DPC data exploration for gastrointestinal cancer

基于AI的住院管理支持系统开发——消化道肿瘤围手术期DPC数据探索

基本信息

项目摘要

診断群分類包括評価(DPC)データは、患者背景と入院中に行われた全ての医療行為がレセプトコードとして記録された本邦で最大の医療データである。人工知能(AI)を用いて、DPCのリアルワールドデータを対象とした機械学習による分析を行うことで、各診療行為(特徴量)の重要度が算出され、患者因子や実際の医療行為が入院期間に及ぼした影響度が予測できる。またその日に必要な医療行為を明確にできる。消化器悪性腫瘍に対する周術期管理の最適化を目指し、術後経過に及ぼす重要な医療行為を明確化した入院期間管理システムを構築することが、本研究の目的である。1.DPCデータの取得:全国のDPC対象病院の約45%のデータを収集しているメディカル・データ・ビジョン株式会社(MDV)と、社会福祉法人恩賜財団済生会 済生会保健・医療・福祉総合研究所が契約の上、2008年4月から2022年7月までのICD10コード C16:胃の悪性腫瘍のDPCデータ428768症例、レコード数 233230271個の供出を受けた。そのうち、2017年8月から2022年7月 近年5年間の284953症例、レコード数 137057490個を対象とした。2.データのクリーニング:上記のDPCデータを対象にK655の手術コード(胃の悪性腫瘍手術)を含み、データ不備や未記載項目などを除外してデータをクリーニングし、26,097例の胃癌手術症例を対象とすることとした。
Diagnosis cluster classification includes evaluation (DPC), patient background, admission, all medical behaviors, and the largest medical behaviors recorded in the country. Artificial Intelligence (AI) is used to calculate the importance of each diagnostic behavior (feature quantity), patient factors, and actual medical behavior, as well as to predict the impact of DPC on the patient. The necessary medical behavior should be clarified. Objective of this study: To optimize the perioperative management of digestive tract neoplasms, to clarify the perioperative management of digestive tract neoplasms, and to construct a perioperative management system for digestive tract neoplasms. 1. DPC data acquisition: About 45% of the total number of cases received by DPC and MDV, the National Institute of Health Care, Medical Care and Welfare, the National Institute of Health Care, Medical Care and Welfare, the National Institute of Health Care, Medical Care and Welfare, and the National Institute of Health Care, Medical Care and Welfare. From April 2008 to July 2022, DPC 428768 cases and 2,323,0271 cases were received by DPC. From August 2017 to July 2022, there were 284953 cases and 13,705,490 cases in the past five years. 2. Data collection: DPC data collection, 26,097 cases of gastric cancer surgery, including data collection, etc.

项目成果

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機械学習を用いた入院日数管理支援システムの開発ー胃癌手術症例における周術期DPCデータ探索
利用机器学习开发住院天数管理支持系统——胃癌手术病例围术期DPC数据探索
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    丸山常彦;池澤和人;鈴木英雄;明石義正;小田竜也
  • 通讯作者:
    小田竜也
胃癌周術期における機械学習を用いた「がん患者リハビリテーション」の有用性の検討
检验利用机器学习进行“癌症患者康复”在胃癌围手术期的有效性
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    丸山常彦;野崎礼史;鴨志田 愛;池澤和人;小田竜也
  • 通讯作者:
    小田竜也
機械学習を用いた胃癌手術症例における周術期DPCデータ探索
使用机器学习探索胃癌手术病例的围手术期 DPC 数据
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    丸山常彦;小田竜也
  • 通讯作者:
    小田竜也
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