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

文献情報

• 文献番号: 200818031A
• 報告書区分: 総括
• 研究課題名: 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20(2008)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）
• 研究開始年度: 平成20(2008)年度
• 研究終了予定年度: 平成22(2010)年度
• 研究費: 10,000,000円
• 研究者交替、所属機関変更: -

研究報告書（概要版）

研究目的

本研究は漢方・鍼灸における新しいエビデンスの創出を目的とした。西洋医学的な無作為割付臨床試験より、個人差を考慮した個々の患者の経時的データを集積して、データマイニング手法による解析が望ましいと判断した。

研究方法

１）既に開発した患者情報を集積する自動問診システムを修正、発展させること、２）データマイニングの具体的手法を確立すること、に関して初歩的検討と、３）新たに鍼灸の問診システム作成、４）東アジア伝統医学用語集の翻訳を行った。

結果と考察

１）自動問診システムの問診項目の見直し、西洋医学病名・漢方病態の整備、漢方処方意図が明確になるよう処方入力のルールの作成を行った。データマイニングが実施しやすくなり、診療支援プログラム作成に向けた検討が可能となる。
２）慶應義塾大学病院漢方クリニック初診患者1691名につき、冷え、漢方的診察において特徴的所見を有する患者に随伴する症状・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。自動問診システムに蓄積されたデータによる予後予測の検討では、Apriori, Eclat 、クラスター解析を用いた。 冷の患者は、胃腸炎、月経異常に分類されること、アトピー性皮膚炎は、体力充実かつ熱性の病態、体力虚弱かつ寒性の病態などに分類されることが判明した。データマイニングと可視化による分析技術を統合したシステムの設計を行った。実際に頭痛と冷えに関する患者データを入力し、可視化を行うことで、本システムによる分析の予備的評価を行い、当該分野において、新たなデータ分析手法創成の可能性が確認された。
３）鍼灸問診システム構築では、鍼灸治療の臨床現場での状況を調査し、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い、データーベースを構築した。日本の鍼灸の多彩な治療手技の特徴を生かしつつ、標準化し、出来る限り簡潔に記録できるよう配慮した。これにより、ほぼ臨床応用が可能な状態となった。
４）WHO西太平洋地区事務局が作成した東アジア伝統医学用語集の日本語訳を作成し、和訳の索引を添付した。

結論

データマイニング手法の検討、患者情報入力システムの改善により、今後は、データのさらなる集積と改善されたマイニング手法を用いて、漢方鍼灸診療支援システムを開発していくことが期待される。

公開日・更新日

• 公開日: 2011-05-30
• 更新日: -