現在、患者への高品質な医療の提供と医療費削減を両立させるべく、医療データを活用した「バリューベース・ヘルスケア」の考え方が、米国をはじめとして世界的に注目されています。また、米国における糖尿病患者は2,310万人にのぼり、65歳以上の4人に1人は糖尿病と診断されています*4。しかし、糖尿病は、数カ月から数年以上にわたり患者の状態に合わせて薬の種類や量、組み合わせを調整する必要があるため、さまざまな投薬方法が存在します。
これまで日立は、健康支援サービスや糖尿病予備群向けプログラムの開発など、ITを活用した糖尿病対策に取り組んでおり*5、今回は、ユタ大学の協力のもと、糖尿病治療薬ごとの治療効果を予測し、比較する技術を開発しました。開発にあたっては、まず、ユタ大学が有する匿名化された約9,000症例の糖尿病患者の電子カルテデータの内、約6,800症例のデータを元に、薬の種類・量・投与期間・体重・検査値の推移などを、ユタ大学の医師、薬剤師と日立が培ってきた知見を活用して時系列的に解析しました。その結果得られたさまざまな情報を機械学習の技術を用いて分析することで、HbA1c値を低減できる確率を、患者ごと、薬の種類ごとに予測可能なモデルを構築しました。本技術を用いることで、米国において標準的な通院間隔である投薬開始90日後の治療結果を薬ごとに予測し、比較可能となるため、患者の特徴や状態に合わせた最適な薬の選択・判断を支援できます。今回、本技術をユタ大学の持つ残りの約2,200症例の糖尿病患者データに適用してシミュレーションしたところ、90日後の糖尿病の治療結果を高精度に予測できることを確認しました。
日立は、今後、本技術を活用して医師の支援や患者へのよりよい医療サービスの実現に貢献していきます。本成果の一部は、2017年11月6日(月)～8日(水)に米国・ベセスダで開催される「IEEE-NIH Special Topic Conference on Healthcare Innovation and Point-of-Care Technologies」で発表予定です。
本リリースの詳細は下記URLをご参照ください。
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概要：日立製作所
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