文献情報
文献番号
202506003A
報告書区分
総括
研究課題名
GTINコードを活用した医療機関における効率的な標準コード管理のための研究
研究課題名(英字)
-
課題番号
25CA2003
研究年度
令和7(2025)年度
研究代表者(所属機関)
山下 貴範(国立大学法人 九州大学 病院 メディカル・インフォメーションセンター)
研究分担者(所属機関)
- 中島 直樹(国立大学法人九州大学 大学院医学研究院 医療情報学講座)
- 柴田 慎一(九州大学 病院メディカル・インフォメーションセンター)
- 瀬戸山 大樹(九州大学 九州大学病院検査部)
- 折井 孝男(東京医療保健大学大学院 医療保健学研究科)
研究区分
厚生労働行政推進調査事業費補助金 行政政策研究分野 厚生労働科学特別研究
研究開始年度
令和7(2025)年度
研究終了予定年度
令和7(2025)年度
研究費
4,308,000円
研究者交替、所属機関変更
-
研究報告書(概要版)
研究目的
日本では少子高齢化の進展に伴い、医療の質向上と効率化が求められており、リアルワールドデータ(RWD)の利活用が重要となっている。医薬品等の市販後安全対策においてもRWDの活用が進んでいるが、複数の医療機関のデータを横断的に利用するためには、施設内コードを標準コードへ採番(マッピング)するデータ標準化が不可欠である。しかし、現状では各機関のマッピング率は低く、作業の効率化や自動化が課題となっている。さらに、医療DXの推進においては、電子カルテにおける標準コード運用の普及と、共通仕様および効率的な作業手順の確立が求められている。加えて、GS1標準バーコードの義務化によりGTINの活用基盤が整備されつつあり、医療機関における統合的なマスタ管理モデルおよびシステム連携モデルの提示が求められている。本研究では、国主導で構築が予定されている製品データベース(製品DB)の医療機関における円滑な活用を見据え、GTINを軸とした標準コード管理およびシステム連携の在り方を明らかにすることを目的とした。
研究方法
本研究は4つの観点から実施した。第一に、GTINと医薬品コード(YJ、HOT等)、臨床検査コード(JLAC)との関係を整理し、院内マスタ間の対応構造を明確化した。第二に、GTINを軸として各種コード体系を統合的に管理するマスタモデルを設計した。第三に、標準コードマッピングの効率化を目的とし、既存手法の整理およびAI活用による半自動化手法の検討を行った。さらに、JLAC11とMEDIS-DBを用いた照合により実証的検討を行った。第四に、製品DBと電子カルテ、薬剤・検査・物流等の各部門システムとの連携モデルについて、標準規格(GTIN、FHIR)との適合性を踏まえて検討した。また、医療機関およびベンダーへのアンケート調査により現状と課題を把握した。
結果と考察
医薬品および検査コードの分析から、「情報としての識別」と「物としての識別」という異なる目的を持つコードが、それぞれ異なる粒度で併存していることが明らかとなった。具体的には、処方・オーダ段階ではYJコードやHOTコード、検査項目管理ではJLACコードが用いられる一方、流通、在庫管理、投与確認、試薬識別等ではGTINが重要な役割を担っており、単一のコード体系のみでは医薬品・検査情報を一貫して管理することは困難であった。また、YJコードやJLACコードとGTINとの間に直接的な対応関係が十分に整備されていないことが、施設内マスタの統合やシステム間連携の障壁となっていることが確認された。特に、JLAC11とMEDIS-DBを用いた照合では、プロテインCおよびテストステロン検査において一定の対応付けが可能であったものの、データベースの網羅性不足、GTIN未整備、製品名称や承認番号等の表記揺れにより、完全な統合には至らなかった。この結果は、標準コードマッピングの効率化には、単なる照合技術だけでなく、基盤となるデータベースの整備と識別子の充実が不可欠であることを示している。さらに、医療機関への調査からは、標準コードの重要性が認識されている一方で、実運用では院内独自コードや既存コードを中心とした管理が継続しており、マッピングやマスタ更新作業が手作業に依存している実態が明らかとなった。ベンダー調査においても、GTIN活用による業務効率化、医療安全、トレーサビリティ向上への期待が示された一方、既存システムとの整合性、移行コスト、二重管理、コード更新タイミングの不一致といった課題が挙げられた。
これらの結果から、標準コード管理の課題は、個別施設や個別システムの努力のみで解決できるものではなく、コード体系、製品DB、医療情報システム、運用手順を一体的に整備する必要がある構造的課題であると考えられる。本研究で提案したGTINを軸とした統合マスタ管理モデルは、異なる粒度のコードを横断的に接続し、医薬品・検査情報を一元的に管理する有効な方策となり得る。また、AIによる候補抽出やスコアリングはマッピング作業の効率化に寄与する可能性があるが、最終的な妥当性確認には専門家の判断が必要であり、人手とAIを組み合わせた段階的な導入が現実的である。
これらの結果から、標準コード管理の課題は、個別施設や個別システムの努力のみで解決できるものではなく、コード体系、製品DB、医療情報システム、運用手順を一体的に整備する必要がある構造的課題であると考えられる。本研究で提案したGTINを軸とした統合マスタ管理モデルは、異なる粒度のコードを横断的に接続し、医薬品・検査情報を一元的に管理する有効な方策となり得る。また、AIによる候補抽出やスコアリングはマッピング作業の効率化に寄与する可能性があるが、最終的な妥当性確認には専門家の判断が必要であり、人手とAIを組み合わせた段階的な導入が現実的である。
結論
医療機関における標準コード管理の課題は、複数コード体系の併存と粒度差に起因する構造的問題であることが明らかとなった。これに対し、GTINを軸とした統合マスタ管理モデルおよび標準化されたマッピング手法を提示することで、医薬品・検査情報の一貫した管理とデータ連携の高度化が可能であることが示された。今後は、国が整備する製品DBを中核とし、標準化されたデータ提供、システム連携基盤の整備、AIを活用したマッピング支援を組み合わせることで、医療データの品質向上、トレーサビリティ確保、およびRWD利活用の促進が期待される。
公開日・更新日
公開日
2026-08-04
更新日
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