プレスリリース

東大大学院・イーライリリーなどの医療DBバリデーション研究
疾患特定するアルゴリズム、日本臨床疫学会誌に掲載

　メディカル・データ・ビジョン株式会社（東京都千代田区、代表取締役社長：岩崎博之）の保有する国内最大規模の診療データベースにデータを提供している医療機関において、アウトカムバリデーション（疾患を特定するアルゴリズムの正確性を検討・検証）研究論文が、2022年1月7日付で日本臨床疫学会の発行する学会誌「Annals of Clinical Epidemiology」に掲載されましたのでお知らせします。
https://www.jstage.jst.go.jp/article/ace/4/1/4_22004/_article/-char/ja

　本研究では、東京大学大学院医学系研究科生物統計情報学講座の小出大介特任教授のほか、日本イーライリリー（兵庫県神戸市、代表取締役社長：シモーネ・トムセン）の研究開発・メディカルアフェアーズ統括本部西川厚嗣氏、当社取締役の中村正樹らが参加。悪性腫瘍と重篤な感染症を医療情報データベースから特定するアルゴリズムについて、検討・検証しました。

　本研究では、2015年1月から2018年1月までの期間、2つの病院から悪性腫瘍と重篤な感染症、それぞれの疾患の可能性のある患者母集団から一定数ランダムサンプリング（母集団の中からランダムに標本を抽出する方法）をして、症例を抽出しました。設定した各アルゴリズム毎に陽性的中率（PPV※）と疑似的に算出される感度を求めました。真のケース（対象の疾患に罹患している症例）は、2人の医師がサンプリングされた症例の診療録を確認することで、それぞれ判定をしました。
　
　求められた結果に基づき、最も適切なアルゴリズムについて検討しました。本研究によって、医療データベースを用いた研究、製造販売後データベース調査において、より質の高い調査が実施できると予想されます。

※PPVとは検査で陽性となった人のうち、実際にその疾患に罹患している人の割合。感度とは、実際にその疾患に罹患している人の中で、検査で陽性と診断された人の割合のこと。


[画像1]https://user.pr-automation.jp/simg/1987/55437/250_315_2022013110185761f73901635ad.png


[画像2]https://user.pr-automation.jp/simg/1987/55437/150_151_2022013110191561f73913ed093.png
【論文の二次元コード】







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https://www.jstage.jst.go.jp/article/ace/4/1/4_22004/_article/-char/ja