[4K3-GS-3] データマイニング: ユーザ支援

[4K3-GS-3-01] レセプトデータへのデータマイニング手法の適用による疾患診断経路の検出

希少疾患への応用：肺動脈性肺高血圧症を例として

〇佃 雅史²、羽室 行信¹ (1. 関西学院大学　、2. ｱｸﾃﾘｵﾝﾌｧｰﾏｼｭｰﾃｨｶﾙｽﾞｼﾞｬﾊﾟﾝ株式会社)

キーワード：集合系列パターン、決定木、レセプト、肺動脈性肺高血圧症

レセプトデータから、希少疾患である肺動脈性肺高血圧症の診断につながる知見を発見する。レセプトは医療機関が保険者への医療費の請求を目的として作成されるが、近年その利活用が進み、医療データベースも次々と大規模化している。また、これらのデータはID付POSデータと構造はほぼ同様であり、他の商業・サービスの分野で培われた様々な分析手法の応用も可能である。また、患者数が少なく社会的認知度も低い希少疾患においては、臨床試験の実施が難しい場合や診断に至る経緯が明確でないなどレセプトデータなどの利活用も期待されている。本稿では、膠原病に合併した肺動脈性肺高血圧症の診断に至る全体像の把握や特徴を系列パターンに基づくデータマイニングの手法を用いて検討を行う。