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文献情報

文献番号 200918023A
報告書区分 総括
研究課題 主観的個別化患者情報のデータマイニングによる漢方・鍼灸の新規エビデンス創出
課題番号 H20-臨床研究・一般-012
研究年度 平成21(2009)年度
研究代表者(所属機関) 渡辺 賢治(慶應義塾大学 医学部漢方医学センター) 
研究分担者(所属機関) 西村 甲(慶應義塾大学 医学部漢方医学センター)、塚田 信吾(日本伝統医療科学大学院大学 統合医療研究科)、美馬 秀樹(東京大学大学院 工学系研究科) 
研究区分 厚生労働科学研究費補助金 厚生科学基盤研究分野 医療技術実用化総合研究(臨床研究・予防・治療技術開発研究)
開始年度 平成20(2008)年度
終了予定年度 平成21(2009)年度
研究費 6,793,000円
研究者交替、所属機関変更  

研究報告書(概要版)

概要版 研究目的:
患者側からの主観的医療情報をベースにしたデータマイニングによって、治療効果の判定や漢方・鍼灸の診断「証」と症状との関連性を解析し、漢方・鍼灸治療の新たな臨床研究の手法を創出する。
研究方法:
既に開発している漢方自動問診システムの改良、問診システム開始以前のデータを用いた患者情報に関する基礎的調査、問診システムに集積されたデータによるデータマイニング手法の確立、診断治療における予後予測から診断治療支援システムの構築、鍼灸の自動問診システムの確立、伝統医学用語の翻訳について検討した。
結果と考察:
1.漢方自動問診システムは、集積された患者の愁訴、漢方所見、西洋病名、漢方処方の変化を通して、より良いデータ収集、蓄積ができるよう改良されたあめ、今後のデータマイニングが容易となり、診療支援プログラム作成に向けた検討が可能となった。患者サービスの向上を考えて、患者の愁訴の変化をvisual analogue scale の推移で示し、印刷して提供することにした。2.慶應義塾大学病院漢方クリニックの平成17・18年度の初診患者について、症状・所見に関して、随伴する症状・身体所見の特徴について検討した。経験的に把握されていた所見が、統計学的に確認することができた。3.漢方自動問診システムに集積されたデータによる予後予測に関する検討では、Apriori, Eclat 、クラスター解析を用いて検討した。一定の症状・疾患における患者の特徴が解明された。ロジスチックモデル、ベイズ型情報量規準を用いて、冷え患者の漢方治療の有効性の予測、漢方の証を構成する要素が解明された。4.漢方自動問診システムに集積されたデータによるデータマイニングによる関連する症状所見の可視化の検討においては、頭痛に関する患者では、冷えや視力低下、月経異常等の患者群が示され、また冷えも同様に頭痛との関連や、月経との関連があることが確認された。5.鍼灸に関する問診システムの構築に関しては、鍼灸治療の臨床現場での状況を調査し、それを基に施術情報の記録を目的とした電子化システムの基本設計を行った。さらに漢方版の患者問診システムを鍼灸分野に適応するようカスタマイズを行った。臨床応用に向けて、システムの大幅な進歩が確認された。6.東アジア伝統医学用語集の日本語翻訳を行った。今後、日本において漢方用語の統一と普及に期待が持たれるところである。
結論:
これからの医療において、患者の多種類の愁訴を総合的に判断して、適切な治療を行うことが重要である。本研究において得られたデータマイニングによる診療支援システムの原型を発展させることが重要である。
公開日 2011年05月31日
研究報告書
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公開日・更新日

公開日 2011年01月04日
更新日 -

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