[3-J-5-01] 徳洲会メディカルデータベース(TMD)の活用実績とデータカタログ作成
Database, Medical database, Data ware house
背景・目的: 徳洲会グループは現在約400施設(病院・クリニック・介護施設等を含む)を全国に展開し, 70病院には統一された電子カルテを導入している. 我々はその70病院が有する累計1,400万人を超える患者の医療データ(TMD)を保有し, 国の事業であるMID-NET, 企業, 大学へデータ提供を行っている. また, TMDと病院のバックオフィスデータを用いて, グループの病院運営管理ツール(BIツール)を構築している. さらにTMDの臨床データを用いてCOVID-19重症化予測AI等を開発し, 医療DXにも取り組んでいる. TMDを臨床研究に利用する際, TMDに含まれる症例数等のフィージビリティ調査を行うことも多いため, 入院・外来患者数, ICD-10大分類による疾病別件数, 術式分類別件数等を把握できるTMDのデータカタログ(以下カタログ)を作成した(医療AIプラットフォーム技術研究組合助成). 本稿では, TMDを用いたデータ活用実績とカタログを紹介する.
データ提供方法とカタログ作成方法: データ提供は, グループの共同倫理委員会等の審査を経て, 患者から適切な同意を得たデータを抽出・加工し提供している. カタログは, 2020年に来院履歴がある入院・外来患者を基に, 性別や病名等を65病院から抽出し作成した.
結果・考察: MID-NETへ10病院のデータを提供しており(2024年20病院提供予定), TMDを用いた年間研究数(グループ内・外)は300件に上る. カタログでは, 2020年1年間に入院・外来患者数は140万人に達し, 疾病別では循環器系160万件, 消化器系140万件, 内分泌代謝系100万件が症例数の上位を占め, 癌の症例数は30万件, 心・脈管の手術数は4.5万件に上る. 今後TMDを用いた臨床研究だけではなく, 薬剤オーダデータを用いた需要予測AI等も開発し, 市場の薬剤流通安定化を図りたいと考えている.
データ提供方法とカタログ作成方法: データ提供は, グループの共同倫理委員会等の審査を経て, 患者から適切な同意を得たデータを抽出・加工し提供している. カタログは, 2020年に来院履歴がある入院・外来患者を基に, 性別や病名等を65病院から抽出し作成した.
結果・考察: MID-NETへ10病院のデータを提供しており(2024年20病院提供予定), TMDを用いた年間研究数(グループ内・外)は300件に上る. カタログでは, 2020年1年間に入院・外来患者数は140万人に達し, 疾病別では循環器系160万件, 消化器系140万件, 内分泌代謝系100万件が症例数の上位を占め, 癌の症例数は30万件, 心・脈管の手術数は4.5万件に上る. 今後TMDを用いた臨床研究だけではなく, 薬剤オーダデータを用いた需要予測AI等も開発し, 市場の薬剤流通安定化を図りたいと考えている.