保健医療分野における ICT 活用推進懇談会提言

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1 MID-NET への期待 ーアカデミア ( 医療情報学 ) の立場からー 東京大学大江和彦 1

2 保健医療分野における ICT 活用推進懇談会提言

3 % 日本での電子カルテ導入率の推移 年毎の医療施設静態調査データよりグラフ化 N=7,400 7,700 N= N=1,310 1,380 N=5,300 5,600 N=98, ,000

4 ONC Data Brief 35 May, 2016 JaWanna Henry, MPH; Yuriy Pylypchuk, PhD; Talisha Searcy, MPA, MA; Vaishali Patel, PhD MPH 米国における電子カルテ (EHR) の導入率の推移 診療経過記録なし診療経過記録含む包括的な機能あり prior to the HITECH Act of 2009

5 電子診療情報基本情報医師記録看護アセスメント病名処方薬リスト退院サマリ医療事前指示書 要求される機能 Basic EHR 経過記録なし Basic EHR 経過記録あり 包括的 EHR オーダーエントリ検体検査放射線検査処方せん他科相談看護オーダ 検査結果参照検査結果放射線検査報告放射線画像他検査結果他検査画像 意思決定支援臨床ガイドラインリマインダアレルギー報告薬品相互作用薬 検査相互作用薬品投与量支援

6 2000 年頃より提案してきた将来像 PHR 型の EHR 見せる 受け取る 診療データ 医学系研究者医学関係の学会 / 団体 別の医療施設 行政 etc.. 引き出す 生涯型健康 診療データ管理バンク 預ける 委任契約での自動預託も可能 医療施設 データ登録 定められた利用手続きにより活用 健康医療情報の自己管理による診療での利用 臨床研究 疫学研究のための匿名化全国規模の臨床データベース 特定の疾患や医療行為に関する定められた項目を匿名化後に自動登録 ( 患者の拒否も可能 )

7 学会系主導の症例レジストリ事業 National Clinical Database( 一社 NCD) 外科系学会 10 学会 ( 当初 ) 2011 年 1 月 参加施設数 5,000 余 臨床効果 DB 事業 ( 厚労省 ) が初期支援 放射線治療 DB( 日本放射線腫瘍学会 ) 循環器疾患 DB( 自治医科大学 循環器疾患レジストリ研究拠点 ) => J IMPACT 脳外科手術 DB 慢性腎臓病 DB( 日本腎臓学会 ) J CKD DB 救急症例 DB( 日本救急医学会 ) 麻酔症例 DB( 日本麻酔学会 ) 糖尿病データベース事業 ( 厚労科研 AMED) NCGM+ 日本糖尿病学会 J DREAMS

8 多施設で共用でき電子カルテからデータを自動転記できる症例データベース構築システム MCDRS 各医療機関 臨床データベースセンター 各医療機関の電子カルテ SS-MIX2 ストレージ 各医療機関 自動取り込み一部手入力 MCDRS MCDRS MCDRS MCDRS 多目的臨床データ登録システム 臨床領域ごとに DB を構築可能 共通登録データ項目 研究課題固有の登録データ項目 さまざまな臨床研究でのオープンなデータ活用 各医療機関 臨床研究者 臨床研究者 データ解析

9 MCDRS を採用する研究グループが着実に増加 J DREAMS 糖尿病 DB プロジェクト国立国際医療研究 C 日本糖尿病学会 J CKD DB 慢性腎臓病症例 DB 事業日本腎臓学会日本脳卒中データバンク他 4 5DB 事業国立循環器病研究センター AMED 慢性腎臓病進行例コホート研究筑波大学虚血性心疾患データベース自治医大 東大 九大 東北大救急医療症例登録データベース日本救急医学会脳神経外科学会データベース脳神経外科学会 登録症例数 :32,000 件 ( 患者数 ) 参加施設数 :35 施設 (2017 年 7 月 ) 登録症例数 :79,500 件 ( 患者数 ) 参加施設数 :15 施設 (2017 年 7 月 ) 登録症例数 : 1820 件 (2016 年 9 月 ) 患者質問票 (PQ) 1 年目 299 件患者背景調査 (MQ) 235 件 構築中 他に 2 3 学会 DB 3 研究チームで構築中

10 ばらばら規格の各社電子カルテのデータを多目的に利用するための標準化データ格納装置 SS MIX2 標準化ストレージ 各医療機関 HL7 標準化コード標準化 電子カルテシステム 患者基本識別情報処方情報注射情報検体検査結果入退院 外来受診など HL7 v2.5 国際標準規格 ISO IS 厚生労働省標準規格 SS-MIX2 標準化ストレージ

11 次世代医療基盤法の施行に向けて SS-MIX2 を基礎とし 代理機関を前提とした大規模診療データの収集と利活用システム概要一般財団法人医療情報システム開発センター山本隆一 公益研究機関 営利企業 代理機関 匿名加工 名寄せ PPD M 環境 ID 追跡サービス 匿名加工情報 DB 医療情報 DB 高速処理臨床検査センターオーダメイド統計処理情報公開 ORCAクラウド事前オプトアウトサービス + MI CAN PHR バックアップサービス PHR 事業者 クリニック クリニック 小規模病院 SS MIX2 標準化ストレージ + 電算化レセプト +DPC 包括同意 + 事前オプトアウト匿名加工情報 制限なし利用 ( 有料 ) 国立大学病院 SS MIX2 導入病院 国立病院機構

12 MID NET 事業 データベース規模 400 万人 ten_iyaku/db_kiban.html 北里大 NTT 病院 G 徳洲会病院 G 12

13 SS MIX2 標準化ストレージ PMDA ホームページ公開資料 より抜粋 一部追記

14 MID-NET の長所 1. 多様なデータソース電子カルテ ( オーダリング 検査結果等 ) データに加え レセプトデータ及び DPC データ等の電子診療情報がデータ ベースに格納されているため 処置 患者背景等の多様な情報を得ることが可能であり 臨床検査値の変動を捉えることも可能 2. 高いリアルタイム性データベースに格納されるデータは定期的に自動更新されるため ほぼリアルタイムでの情報を利活用することが可能 3. システム及びデータの信頼性協力医療機関が保有する病院情報システムとデータベースに格納されているデータの突合 必要なデータが正確にデータベースから抽出されていること 外部データセンターに送信されていることの確認等により担保 4. 急性期医療データ協力医療機関は大学病院が中心

15 MID-NET のデータベース特性が公開されている

16 PMDA ホームページ公開資料 より抜粋

17 PMDA ホームページ公開資料 より抜粋

18 電子カルテ情報には医療の実施状況と患者の状態が どの程度正確に必要な粒度で 記録されているか? 入院患者の処方オーダ 服薬指示オーダ 実施記録間の不一致度の研究対象期間 :2015 年 10 月 1 日 10 月 7 日 処方オーダ 26.9% 29.5% b 実施記録があるのに処方オーダがない 10.7% a 14.1% 服薬指示オーダ 0.2% 笠井暁史, et.al. 服薬指示 実施システムのデータによる投薬プロセスの分析. 医療情報学. 2017;37(4): 処方オーダがあるが実施記録がない 5.4% 服薬実施記録 * 矢印の元は突合元 矢印の先は突合先を示す a は処方オーダ上の処方期間内にある日付の 10.7 % は服薬指示オーダが存在しないことを示している b は服薬指示オーダの 29.5 % は処方オーダの処方期間内に存在しないことを示している

19 不一致が生じる原因の例 処方オーダ 持参薬 残薬服薬指示の変更や中止システムを介さない指示処方オーダの誤り服薬指示オーダの誤り 服薬指示オーダ 服薬調整口頭指示システムを介さない指示服薬指示の誤り与薬の誤り服薬実施記録の漏れ 誤り 服薬実施記録 服用もれ 紛失与薬の誤り服薬実施記録の漏れ 誤り持参薬の申告の誤り 虚偽申告 真の投薬 笠井暁史, et.al. 服薬指示 実施システムのデータによる投薬プロセスの分析. 医療情報学. 2017;37(4):

20 現在の電子カルテ記録 1. 指示 実施予定情報と付帯的情報はほぼ電子的に記録され保管される オーダエントリシステム ( 予定日時 内容 必要な患者情報 ( 体重など )): ほぼ定型処方や注射オーダー 検査オーダ 入退院予約 2. 実施結果情報はほぼ電子的に記録され保管される 機器により実施され自動記録 : 検体検査 画像 医療者により評価され実施されればほぼ確実に作成され 半定型的に記録 : 各種検査レポート ( 病理 内視鏡 放射線検査...) 診断書 診療情報提供など 医療者により定型的に実施され記録するが 記録漏れがでる : 服薬や注射の実施情報や速度等の情報 計画にもとづく看護ケア 医療者により実施されほぼ確実に作成されるが 大部分は自然言語による記録 : 電子カルテの診療経過記録 手術記録 看護記録など

21 e-phenotyping EHR データだけからの Phenotyping アルゴリズムを開発することの重要性 性能のよいアルゴリズムを一度開発すれば 多くの施設の MID NET データベースに適用するだけで 効率的に 一定の定義にもとづく Phenotype を有する対象集団とその臨床データセットを 多施設で均質に解析できる 21

22 アウトカム視点での抽出スクリプトのバリデーション

23 Phenotyping Database 23

24 MID-NET 7 大学病院と 3 グループ病院の計 300 万人規模に達する国内初の分散型の臨床データ分析用のインフラで レセプトデータも併用できるメリットは非常に大きい いかに特性を生かして活用するかが重要

25 祝 MID-NET 本格運用開始 関係者の皆様のご努力に敬意と感謝を表します ご清聴ありがとうございました

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