ナショナルデータベースや介護保険総合データベース等を活用した医療・介護特性を総合的に捉えたAIプロトタイプの開発と分析結果を根拠とした医療介護特性別の最適介入

文献情報

• 文献番号: 202403003A
• 報告書区分: 総括
• 研究課題名: ナショナルデータベースや介護保険総合データベース等を活用した医療・介護特性を総合的に捉えたAIプロトタイプの開発と分析結果を根拠とした医療介護特性別の最適介入
• 研究課題名（英字）: -
• 課題番号: 22AC1005
• 研究年度: 令和6(2024)年度
• 研究代表者(所属機関): 福井 小紀子(国立大学法人東京科学大学 大学院保健衛生学研究科)
• 研究分担者(所属機関): -
• 研究区分: 厚生労働科学研究費補助金 行政政策研究分野 政策科学総合研究（臨床研究等ＩＣＴ基盤構築・人工知能実装研究）
• 研究開始年度: 令和4(2022)年度
• 研究終了予定年度: 令和6(2024)年度
• 研究費: 11,539,000円
• 研究者交替、所属機関変更: -

研究報告書（概要版）

文献情報

• 文献番号: 202403003B
• 報告書区分: 総合
• 研究課題名: ナショナルデータベースや介護保険総合データベース等を活用した医療・介護特性を総合的に捉えたAIプロトタイプの開発と分析結果を根拠とした医療介護特性別の最適介入
• 研究課題名（英字）: -
• 課題番号: 22AC1005
• 研究年度: 令和6(2024)年度
• 研究代表者(所属機関): 福井 小紀子(国立大学法人東京科学大学 大学院保健衛生学研究科)
• 研究分担者(所属機関): -
• 研究区分: 厚生労働科学研究費補助金 行政政策研究分野 政策科学総合研究（臨床研究等ＩＣＴ基盤構築・人工知能実装研究）
• 研究開始年度: 令和4(2022)年度
• 研究終了予定年度: 令和6(2024)年度
• 研究者交替、所属機関変更: -

研究報告書（概要版）

行政効果報告

• 文献番号: 202403003C

成果

• 専門的・学術的観点からの成果: 本研究は、匿名医療保険等関連情報データベース（NDB）および介護保険総合データベース（介護DB）を活用し、医療と介護特性を考慮したAI分析を実施した。要介護認定を受けた認知症がん患者の手術後の要介護度予測や、介護予防事業の総コスト予測に焦点を当て、複数の機械学習モデルを比較した結果、各モデルの性能特性と課題が特定された。この成果は、医療介護分野における機械学習活用の可能性を示すものであり、今後の社会実装に向けた基盤となると考えられる。
• 臨床的観点からの成果: 本研究は、NDBおよび介護DBを活用し、認知症がん患者の術後要介護度予測や介護予防事業のコスト予測を目的とした機械学習を実施した。これにより、患者特性を考慮した予測が可能となり、臨床現場での意思決定支援や地域医療・介護サービスの効率的運用に寄与する可能性が示唆された。これらの成果は、超高齢社会における医療介護の質向上や資源配分の最適化に向けた基盤となり得るものであり、国際的な高齢者ケアの課題解決にも寄与する可能性がある。
• ガイドライン等の開発: なし
• その他行政的観点からの成果: なし
• その他のインパクト: なし

発表件数

• 原著論文（和文）: 0件
• 原著論文（英文等）: 0件
• その他論文(和文): 0件
• その他論文(英文等): 0件
• 学会発表(国内学会): 0件
• 学会発表(国際学会等): 0件
• その他成果(特許の出願): 0件
• その他成果(特許の取得): 0件
• その他成果(施策への反映): 0件
• その他成果(普及・啓発活動): 0件

公開日・更新日

• 公開日: 2026-05-13
• 更新日: -

収支報告書

• 文献番号: 202403003Z