千年カルテのデータを活用した診断支援予測モデルの開発
株式会社ログビー
都立産業技術大学院大学医療情報研究所
松田敦義

1

アジェンダ① COVID-19の重症度別の薬剤・入院時併存症の集計と死亡予測モデルの開発 中間結果••

重症度別の薬剤・入院時併存症の集計
死亡予測モデルの開発② 次世代医療基盤法に基づく匿名加工医療情報を利用した入院後敗血症の予測モデルの開発における課題と対策の検討

2

COVID-19の重症度別の薬剤・入院時併存症の集計と死亡予測モデルの開発
中間結果
都立産業技術大学院大学
医療情報研究所松田敦義、鹿内緑久

宮崎大学医学部附属病院

荒木賢二、古畑宏樹

3

COVID-19患者の重症度別の薬剤・入院時併存症の集計

緒論（目的）COVID-19患者の重症度の予測
トリアージや医師の負担軽減
本研究では、特徴量探索のため集計を実施

5

システム概要（対象データ）

医療機関

共同研究機関18施設

入院期間

2019年4月1日〜2021年9月30日

患者数

COVID-19入院患者 延べ6,050人

データ種類

DPC（入院時併存症、投与薬剤 等）

6

システム概要（前処理）

次の５項目をキーとしてDPCデータ（FF1, EF）を統合；①施設ID ②患者ID ③入院年月日 ④診療年月日 ⑤データ取込み年月日※ 複数インデックスによる検索効率化、また患者データの重複の防止

共通

前処理①：薬剤データ区分：内服, 頓服, 皮下筋肉内, 静脈内に限定
前処理②：レセプト電算コード：薬剤に該当するコードに限定
前処理③：欠損値削除
前処理④：カテゴリデータのフラグ化

前処理によるデータ数増減

6,050件→ 3,366件

システム概要（重症度の求め方, 重症化の定義）

重症度の軽症：以下の項目に該当なし
中等症Ⅰ：呼吸困難、肺炎所見

求め方中等症Ⅱ：酸素投与が必要
重症：ICUに入室、人工呼吸器が必要

重症化患者の定義

入院時点では非重症であったが、入院後に重症に転じた患者

重症度分類データは以下の研究成果を利用
Furuhata H & Araki K. Validation of a specialized evaluation system for COVID-19 in Japan: A
retrospective, multicenter cohort study. Journal of Infection and Chemotherapy 2023;29:294‒
301. https://doi.org/10.1016/j.jiac.2022.12.004.
8基礎集計結果（重症度別の投与薬剤の分布）
重症度

入院後の重症化あり

入院後の重症化なし

軽症

中等症Ⅰ

中等症Ⅱ

重症該当患者なし

9基礎集計結果（重症度別の投与薬剤の分布）
軽症（入院後の重症化あり）

バイアスピリン、カロナール、ミヤBM、マグミット

基礎集計結果（重症度別の投与薬剤の分布）
軽症（入院後の重症化なし）

バイアスピリン、ミヤBM、マグミット

基礎集計結果（重症度別の投与薬剤の分布）
中等症Ⅰ（入院後の重症化あり）

バイアスピリン、プレドニン

基礎集計結果（重症度別の投与薬剤の分布）
中等症Ⅰ（入院後の重症化なし）

マグミット、リスパダール

基礎集計結果（重症度別の投与薬剤の分布）
中等症Ⅱ（入院後の重症化あり）

バイアスピリン、ヒューマリン、リコ酸コデイン

基礎集計結果（重症度別の投与薬剤の分布）
中等症Ⅱ（入院後の重症化なし）

ミヤBM、プレドニン

基礎集計結果（重症度別の投与薬剤の分布）
重症（入院後の重症化あり）

バイアスピリン、ミヤBM、マグミット、ダイアート

基礎集計結果（重症度別の投与薬剤の分布）
重症（入院後の重症化なし）

該当患者なし基礎集計結果（重症度別の併存症の分布）
重症度

入院後の重症化あり

入院後の重症化なし

軽症

中等症Ⅰ

中等症Ⅱ

重症該当患者なし

18基礎集計結果（重症度別の併存症の分布）
軽症（入院後の重症化あり）

２型糖尿病、高血圧、発熱、呼吸不全

基礎集計結果（重症度別の併存症の分布）
軽症（入院後の重症化なし）

２型糖尿病、高血圧、呼吸不全

基礎集計結果（重症度別の併存症の分布）
中等症Ⅰ（入院後の重症化あり）

肺炎、２型糖尿病

基礎集計結果（重症度別の併存症の分布）
中等症Ⅰ（入院後の重症化なし）

肺炎、呼吸不全、高血圧、精神障害

基礎集計結果（重症度別の併存症の分布）
中等症Ⅱ（入院後の重症化あり）

２型糖尿病、呼吸不全、高血圧、精神疾患

基礎集計結果（重症度別の併存症の分布）
中等症Ⅱ（入院後の重症化なし）

呼吸不全、精神疾患、２型糖尿病、心不全

基礎集計結果（重症度別の併存症の分布）
重症（入院後の重症化あり）

呼吸不全、高血圧、２型糖尿病、肺炎、精神疾患

基礎集計結果（重症度別の併存症の分布）
重症（入院後の重症化なし）

該当患者なし結果（重症度別の投与薬剤・併存症の分布）
軽症

中等症Ⅰ

中等症Ⅱ

重症
レスリン

ヒューマリン

レスリン

ダイアート

高血圧・2型糖尿病・呼吸不全・腎不全
ヒューマリン

バイアスピリン・ミヤBM・マグミット
エンシュア

肺炎
気管支喘息

リン酸コデイン

気管支喘息

発熱
カロナール

不眠症

カロナール

セロクエル

精神疾患

脱水症
全身性炎症反応
デカドロン

プレドニン

考察（重症度別の投与薬剤・併存症の分布）
集計結果の医学的妥当性
・集計結果における併存症と投与薬剤が対応している・出現頻度の高い併存症は、いずれも報告されているリスク因子（基礎疾患・腎不全等）と一致している
重症化リスク因子
高血圧・糖尿病等の基礎疾患、及び肺炎
重症化患者における精神疾患について・未知の疾病へ罹患したことに対する精神的負荷の増加
・統合失調・うつ等による重症化リスクの増加が報告されている（Lamiece Hassan et al, Disparities in COVID-19 infection, hospitalisation and death in people withschizophrenia, bipolar disorder, and major depressive disorder: a cohort study of the UK
Biobank., Molecular psychiatry 2021 Dec 07）
28

COVID-19患者の死亡予測モデルの開発

緒論（目的）患者予後（死亡/ 生存）の予測

トリアージや医師の負担軽減

30システム概要（対象データ）

医療機関

共同研究機関26施設入院期間

2019年4月1日〜2021年9月30日

患者数

COVID-19入院患者 延べ8,658人（死亡患者数592人）

データ種類

入院時併存症・年齢・性別・BMI・喫煙指数 等

使用特徴量59個

31

システム概要（前処理）

次の５項目をキーとしてDPCデータ（FF1, EF）を統合；①施設ID ②患者ID ③入院年月日 ④診療年月日 ⑤データ取込み年月日※ 複数インデックスによる検索効率化、また患者データの重複の防止

共通

前処理①：薬剤データ区分：内服, 頓服, 皮下筋肉内, 静脈内に限定
前処理②：レセプト電算コード：薬剤に該当するコードに限定
前処理③：欠損値削除
前処理④：カテゴリデータのフラグ化

前処理によるデータ数増減

8,676件→ 6,742件（重複している患者レコード18件、性別・年齢・喫煙指数・BMIに欠損値を含むレコード1,934件を削除）

システム概要（予測モデル）
複数の機械学習モデルを利用し比較

決定木

決定木
（アンサンブル学習）

Decision Tree Classifier（DT）

Random Forests（RF）

33

システム評価（予測モデルの患者群ごとの精度評価）
患者群Ⅰ：65歳以上、BMI30以上
患者群Ⅲ：65歳未満、BMI30以上

死亡
全患者
患者群Ⅰ
DT 患者群Ⅱ
患者群Ⅲ患者群Ⅳ
全患者患者群Ⅰ
RF 患者群Ⅱ
患者群Ⅲ
患者群Ⅳ

AUC
0.58
0.56
0.56
0.58
0.60
0.53
0.56
0.53
0.50
0.55

患者群Ⅱ：65歳以上、BMI30未満
患者群Ⅳ：65歳未満、BMI30未満

F値
適合率
0.23
0.26
0.22
0.50
0.20
0.67
0.20
0.20
0.25
0.33
0.2
0.60
0.22
0.50
0.11
0.60
0.0
0.0
0.14
0.25

再現率
0.20
0.14
0.12
0.20
0.20
0.068
0.14
0.060
0.00.1034

システム評価（患者の死亡に起因した併存症調査）
年齢 <= 65.5
gini: 0.121
samples: 5393
value: [5043, 350]

gini: 分類の確実性
samples: 分類されたデータの総数
value: 分類されたデータの値
class0: 生存/ class1: 死亡

年齢 <= 58.5
gini: 0.051
samples: 2995
value: [2916, 79]

脳血管疾患 <= 0.5
gini: 0.036
samples: 2374
value: [2331, 43]
BMI <= 41.4
gini: 0.034
samples: 2367
value: [2326, 41]

True

True

False

年齢 <= 52.0
gini: 0.408
samples: 7
value: [5, 2]

腎不全 <= 0.5
gini: 0.031
samples: 2335
value: [2298, 37]

BMI <= 42.9
gini: 0.219
samples: 32value: [28, 4]

gini: 0.0
gini: 0.0
samples: 2 samples: 5value: [0, 2] value: [5, 0]

gini: 0.028
samples: 2293
value: [2260, 33]

gini: 0.172
samples: 42
value: [38, 4]

gini: 0.444
samples: 12
value: [8, 4]

gini: 0.0
samples: 20
value: [20, 0]

その他のウイルス性疾患 <= 0.5
gini: 0.109
samples: 621
value: [585, 36]

BMI <= 38.1
gini: 0.102
samples: 614
value: [581, 33]

甲状腺障害 <= 0.5 食道, 胃, 十二指腸 <= 0.5
gini: 0.097
gini: 0.44
samples: 608
samples: 6value: [577, 31]
value: [4, 2]

gini: 0.094
samples: 606
value: [576,30]
gini: 0.32
samples: 5value: [4, 1]

False

喫煙指数 <= 220
gini: 0.49
samples: 7
value: [4, 3]

gini: 0.0
samples: 3
value: [3, 0]

喫煙指数 <= 770
gini: 0.375
samples: 4value: [1, 3]

gini: 0.0
samples: 3
value: [0, 3]

gini: 0.0
samples: 1
value: [1, 0]

gini: 0.5
samples: 2
value: [1, 1]

gini: 0.0
samples: 1
value: [0, 0]

システム評価（患者の死亡に起因した併存症調査）
年齢 <= 65.5gini: 0.121
samples: 5393
value: [5043, 350]

True

患者カテゴリ <= 0.5
gini: 0.20
samples: 2398
value: [2127, 271]

False

年齢 <= 76.5
gini: 0.34
samples: 262
value: [205, 57]
全身症状及び徴候 <= 0.5
gini: 0.121
samples: 77
value: [72, 5]
その他の型の心疾患<= 0.5
gini: 0.1
samples: 76
value: [72, 4]

gini: 0.0
samples: 1
value: [0, 1]

gini: 0.056
gini: 0.444
samples: 70 samples: 6
value: [68, 2] value: [4, 2]

患者群ごとのカテゴリ変数の振り分け：
65歳以上、BMI30以上→ 065歳以上、BMI30未満→ 1
65歳未満、BMI30以上→ 2
65歳未満、BMI30未満→ 3

True

代謝障害 <= 0.5
gini: 0.404
samples: 185
value: [133, 52]
食道, 胃, 十二指腸<= 0.5
gini: 0.424
samples: 164value: [114, 50]

gini: 0.408
samples: 154value: [110, 44]

gini: 0.32
samples: 5value: [1, 4]外的因子による肺疾患 <= 0.5
gini: 0.172
samples: 21
value: [19, 2]

gini: 0.48
samples: 10
value: [4, 6]

呼吸器系のその他の疾患 <= 0.5
gini: 0.18
samples: 2136
value: [1922, 214]

False

BMI <= 36.3
gini: 0.162
samples: 1716
value: [1565, 151]

BMI <= 25.5
gini: 0.255
samples: 420
value: [357, 63]

凝固障害、紫斑病及びその他の出血性病態 <= 0.5 BMI <= 38.4
gini: 0.158
gini: 0.463
samples: 1705
samples: 1
value: [1558, 147]
value: [7, 4]

gini: 0.0
samples: 18
value: [18, 0]

gini: 0.444
samples: 3
value: [1, 2]

gini: 0.0
samples: 6

gini: 0.198
samples: 296

value: [6, 0]

value: [263, 33]

年齢 <= 72.5
腎不全 <= 0.5
gini: 0.362
gini: 0.0
samples: 97
samples: 3
value: [3, 0] value: [74, 23]

gini: 0.056
gini: 0.444
samples: 70 samples: 6value: [68, 2] value: [4, 2]

gini: 0.384
samples: 27
value: [20, 7]

gini: 0.198
samples: 45
value: [40, 5]

gini: 0.453
samples: 52
value: [34, 18]

考察（決定木図およびモデル評価）
集計結果の医学的妥当性
各ノードの特徴量は、いずれも報告されているリスク因子（基礎疾患・腎不全・高齢等）と一致している
決定木のノードに基礎疾患が含まれていない点について
高血圧・糖尿病等の基礎疾患は、相関の高い他の特徴量（年齢・BMI等）によって代表されている可能性がある予測モデルの精度評価値が低い点について
説明変数が限られている（併存症・年齢・性別・BMI・喫煙指数）
ため、今後、検歴データの利用により更なる精度向上が見込まれる

37

結論

COVID-19患者の重症度別の薬剤・入院時併存症の集計
重症度別の併存症と投与薬剤を明らかにし、概ね臨床的な解釈をあてはめること

きた

COVID-19患者の死亡予測モデルの開発利用できる説明変数が限られていることにより、現状十分な予測精度ではないが、検歴データ等の利用により今後の改善が期待されるで

が

38

結論
今後の計画
投与薬剤・併存症の集計について、患者の年齢や性別を考慮したクロス集計を行う
決定木に現れなかった特徴量を含めた特徴量同士の相関などを明らかにし、真に患者の死亡に寄与した併存症の特定を目指す
目的変数に患者の重症度を利用し、マルチラベル分類モデルの構築を行う
説明変数に検歴データを追加し、予測モデルの精度向上を目指す

39

次世代医療基盤法に基づく匿名加工医療情報を利用した入院後敗血症の予測モデ
ルの開発における課題と対策の検討
株式会社ログビー

松田敦義、池田遼太郎

宮崎大学医学部附属病院

荒木賢二

一般社団法人ライフデータ
イニシアティブ

松尾亮輔

40

1.1 諸論
次世代医療基盤法とは個人情報認定事業者

匿名加工医療情報• 製薬企業• 大学効果• 新薬開発• 臨床研究
• 個別化医療

匿名加工医療情報• 個人が識別できない• 個人情報を復元できない

1.2 諸論
千年カルテとLDI
LDI
個人情報

千年カルテ

認定
事業者

千年カルテ
• 多数の医療機関のデータベース

ライフデータイニシアティブ（LDI）• 認定事業者• 千年カルテのデータ活用

2 目的
課題
• 匿名加工医療情報の前例ない• AI活用の知見が少ない• 安全性の知見が少ない目的• 匿名加工医療情報を用いた機械学習モデルの開発• セキュリティ要件の担保• プロセスの課題と対策の検討

3.1 開発プロセス①宮崎大学での試作
VPN
データセンター

特徴量の選定前処理
モデル開発・評価②千年カルテでの開発
データセンター
入室

プログラム実行
データ統計の取得
ログ・エラー取得

LDI
担当者 セキュリティ便
電子メール 等
プログラム提供
手順提供
データ統計の確認
ログ・エラー確認3.2 予測モデル開発
データ 2015〜2021年度 DPC• 患者基本情報• 入院時疾患× 20• 前処理後 68,593件• 特徴量 166個

予測モデル
• がん患者の入院後敗血症を予測• Random Forest• 特徴量重要度を抽出

前処理• 入院単位のデータ• フラグ化、欠損削除

4.1 結果: 開発プロセス

時間がかかったプロセス
プロセス
1

エラーの確認と対応

2

データ授受等の進め方の確認

3

テーブル確認、対象テーブルの修正

4

データベース確認、接続情報の修正

5

インストールライブラリの確認と承認

6

取得するデータ種類の確認と承認• LDIとの電子メールのやり取り

は100回近く4.2 結果: 精度評価
2020年度と本研究の比較
研究

AUC

F値

適合率 再現率

2020
0.727 0.424 0.374 0.490
年度
本研究 0.769 0.528 0.536 0.523

2020年度: 宮崎大学のみ• データ数 13,527件（前処理後）• 特徴量 80個（バイタル、検体検査、実施オーダーも利用）

敗血症の発症別（本研究）
敗血症

F値

適合率

再現率

発症なし

0.997
0.058

0.996
0.075

0.998
0.048

発症あり

4.3 結果: 特徴量重要度
本研究の特徴量重要度
特徴量重要度

7

体重身長
年齢
併存症̲真菌症
併存症̲原虫疾患併存症̲悪性新生物＜腫瘍＞
併存症̲高血圧性疾患

8併存症̲食道/胃/十二指腸の疾患

9併存症̲凝固障害/紫斑病及びその他の出血性病態

10

性別

0.150
0.130
0.077
0.041
0.036
0.028
0.024
0.023
0.023
0.022

12
3
456

• バイタル、検体検査、実施オー

ダーも利用すると、重要な特徴量が変化するのではないか

5 考察
開発プロセスの課題• 個票データの確認ができない（ノイズや表記ゆれなど）• 結果はLDIを通して確認が必要• EDAや特徴量選定に時間がかかる課題の対策（LDIの施策案）• 検証環境を用意し、予め指針をたてられるようにする• データ集計や機械学習モデルのAPI等テンプレートを提供し、簡単に利用できる形にする

6 結論

匿名加工医療情報の活用• 多施設データ利用で精度向上に期待• 安全性とAI開発は少なからずトレードオフ• 研究プロセス改善の検討が望まれる

今後• 引き続き多施設の医療情報の活用• COVID19の予測モデル開発

まとめ
千年カルテの多施設のデータを活用するメリット•

多施設のデータを使うことで、データの母数を増やし、データの偏りを減らして集計、分析ができる• データの母数を増やすことで、機械学習モデルの精度向上が期待できる

匿名加工医療情報を活用した開発プロセスの課題•

直接プログラムの実行結果やログが確認できないため、開発に時間がかかるので、何かしらの開発プロセスを効率化する施策が望まれる51