文献情報
文献番号
202013009A
報告書区分
総括
研究課題名
アレルギー疾患患者（乳幼児～成人）のアンメットニーズとその解決法の可視化に関する研究
課題番号
20FE1002
研究年度
令和2(2020)年度
研究代表者(所属機関)
藤澤 隆夫(独立行政法人国立病院機構三重病院)
研究分担者(所属機関)
- 福永 興壱(慶應義塾大学 医学部 内科学（呼吸器）)
研究区分
厚生労働科学研究費補助金 疾病・障害対策研究分野 免疫・アレルギー疾患政策研究
研究開始年度
令和2(2020)年度
研究終了予定年度
令和4(2022)年度
研究費
5,350,000円
研究者交替、所属機関変更
-
研究報告書（概要版）
研究目的
アレルギー疾患は、小児から成人までライフステージを通して､罹患者の生活の質に大きな影響を与える。アレルギー疾患対策基本法の下、医療提供体制の整備が進められているが、患者数は多く、アンメットニーズが知られないまま対策から取り残されている可能性がある。本研究ではこれらアンメットニーズを可視化して適切なサポートにつなげるために、小児と成人において広く利用可能なツール・アプリを開発することを目指した。
研究方法
1. ビッグデータを用いたアレルギー疾患児の養育者が抱える負担感の可視化
国立情報学研究所がヤフー株式会社から提供を受けて研究者に配布している「Yahoo!知恵袋」データセットを入手した。「Yahoo!知恵袋」とは、誰でも自由に匿名で疑問に思っていることを質問したり、質問に回答することで、参加者の知識や知恵を共有するソーシャルメディアである。2015.4.1〜2018.3.31のデータセットには約270万の質問とこれらに対する回答が約838万収録されている。この中から子どものアレルギーに関係する７つのカテゴリーを選び、さらに小児科専門医が子どものアレルギーに関係するものを抽出した。大量の文章データの定量的・定性的はテキストマイニング専門分析ソフト「User Localテキストマイニング ツール」を用い、Term Frequency/Inverse Document Frequency（TF-IDF）法によりスコア値が高い頻出単語を特定するとともに、単語の関係性を用いてより繋がりの強いワードをクラスターとしてまとめる共起ネットワーク解析も行った。ディープラーニング手法で感情分析を行い、文章に含まれる「喜び」「怒り」「恐れ」「好き」「悲しみ」５つの感情の度合いを数値化した。AIによる文書要約も行った。
2. 乳幼児期アレルギー疾患による養育者負担評価質問表開発
アレルギー疾患をもつ乳幼児の養育者負担の評価尺度＝質問表を開発するため「Yahoo!知恵袋」データを用いて候補質問を作成した。臨床心理士が1の検討で抽出した小児アレルギー疾患に関連する質問をすべてレビューして、質問表に用いる形の質問に変換、類似の質問を統合して、飽和するまで、これを繰り返した。さらに患者会メンバーの「悩んでいた問題」をさらに質問項目として統合した。これらの質問を患者会メンバーが言語的､感覚的（患者感情として）に妥当であるかを確認、修正を加えた。小児科医と精神科医も質問項目をレビューして、医学的妥当性を検証、修正した。以上のプロセスで作成した質問の分類を行ったのち、候補質問として確定した。
3．食物アレルギー診断支援アプリの開発
標準的診断プロセスをアルゴリズム化して、診断アプリケーション（Food allergy screening tool: FAST）として開発した。そのアプリの正確性や臨床応用可能性についての検証を行うための臨床試験計画も策定した。
国立情報学研究所がヤフー株式会社から提供を受けて研究者に配布している「Yahoo!知恵袋」データセットを入手した。「Yahoo!知恵袋」とは、誰でも自由に匿名で疑問に思っていることを質問したり、質問に回答することで、参加者の知識や知恵を共有するソーシャルメディアである。2015.4.1〜2018.3.31のデータセットには約270万の質問とこれらに対する回答が約838万収録されている。この中から子どものアレルギーに関係する７つのカテゴリーを選び、さらに小児科専門医が子どものアレルギーに関係するものを抽出した。大量の文章データの定量的・定性的はテキストマイニング専門分析ソフト「User Localテキストマイニング ツール」を用い、Term Frequency/Inverse Document Frequency（TF-IDF）法によりスコア値が高い頻出単語を特定するとともに、単語の関係性を用いてより繋がりの強いワードをクラスターとしてまとめる共起ネットワーク解析も行った。ディープラーニング手法で感情分析を行い、文章に含まれる「喜び」「怒り」「恐れ」「好き」「悲しみ」５つの感情の度合いを数値化した。AIによる文書要約も行った。
2. 乳幼児期アレルギー疾患による養育者負担評価質問表開発
アレルギー疾患をもつ乳幼児の養育者負担の評価尺度＝質問表を開発するため「Yahoo!知恵袋」データを用いて候補質問を作成した。臨床心理士が1の検討で抽出した小児アレルギー疾患に関連する質問をすべてレビューして、質問表に用いる形の質問に変換、類似の質問を統合して、飽和するまで、これを繰り返した。さらに患者会メンバーの「悩んでいた問題」をさらに質問項目として統合した。これらの質問を患者会メンバーが言語的､感覚的（患者感情として）に妥当であるかを確認、修正を加えた。小児科医と精神科医も質問項目をレビューして、医学的妥当性を検証、修正した。以上のプロセスで作成した質問の分類を行ったのち、候補質問として確定した。
3．食物アレルギー診断支援アプリの開発
標準的診断プロセスをアルゴリズム化して、診断アプリケーション（Food allergy screening tool: FAST）として開発した。そのアプリの正確性や臨床応用可能性についての検証を行うための臨床試験計画も策定した。
結果と考察
1． ビッグデータを用いたアレルギー疾患児の養育者が抱える負担感の可視化
2275件の質問－回答セットを解析した。TF-IDF法でスコアが高い単語は、名詞でアトピー、蕁麻疹、ステロイド、湿疹など、動詞で塗る、掻く、食べるなど、形容詞は痒い､赤い、息苦しい、などが上位にあり、それぞれ共起ネットワークでもつながっていた。悲しみの感情が最も強かった。以上より、アレルギー児の養育者は皮膚の問題、主にアトピー性皮膚炎に負担を感じており、食物アレルギー、喘息がこれに続くことから、まさにアレルギーマーチの上流における問題を表出していると考えられた。
2． 養育者負担評価質問表開発
データベース中に現れた多数の概念を飽和するまで評価尺度用の質問に変換したところ、医療機関に受診したことがない母親に対する質問として51項目、すでに受診しているが治療方針などを十分に理解できていない母親に対する質問として76項目にまとめることができた。これを小児科医、精神科医、患者会メンバーにより修正して､候補質問として完成させた。次年度は、これを用いて、養育者負担予測モデルを統計学的に構築する予定である。
3． 食物アレルギー診断支援アプリの開発
診断アプリを完成させた。アプリの利用により診断が向上することを次年度に比較試験で検証するため、試験に用いる模擬症例問題を作成した。
2275件の質問－回答セットを解析した。TF-IDF法でスコアが高い単語は、名詞でアトピー、蕁麻疹、ステロイド、湿疹など、動詞で塗る、掻く、食べるなど、形容詞は痒い､赤い、息苦しい、などが上位にあり、それぞれ共起ネットワークでもつながっていた。悲しみの感情が最も強かった。以上より、アレルギー児の養育者は皮膚の問題、主にアトピー性皮膚炎に負担を感じており、食物アレルギー、喘息がこれに続くことから、まさにアレルギーマーチの上流における問題を表出していると考えられた。
2． 養育者負担評価質問表開発
データベース中に現れた多数の概念を飽和するまで評価尺度用の質問に変換したところ、医療機関に受診したことがない母親に対する質問として51項目、すでに受診しているが治療方針などを十分に理解できていない母親に対する質問として76項目にまとめることができた。これを小児科医、精神科医、患者会メンバーにより修正して､候補質問として完成させた。次年度は、これを用いて、養育者負担予測モデルを統計学的に構築する予定である。
3． 食物アレルギー診断支援アプリの開発
診断アプリを完成させた。アプリの利用により診断が向上することを次年度に比較試験で検証するため、試験に用いる模擬症例問題を作成した。
結論
インターネット上のビッグデータを情報源として、アレルギー疾患児の養育者が抱える疾患関連の負担感を可視化、これを定量化する尺度開発のための候補質問を、臨床心理士、患者会メンバー、小児科医、精神科医の共同作業により、完成させた。成人の食物アレルギーに対して正しい診断と管理が行われていない現状を解決するため、食物アレルギー診断支援アプリを開発した。次年度の検証のための準備も整えた。
公開日・更新日
公開日
2021-06-01
更新日
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