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医療データ等の2次活用に関する課題と対応策

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Academic year: 2021

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(1)

地域医療

ビッグデータ

入門

NDBデータ

を病院経営と医学研究に活用する

2018年12月7日19:45-21:15

国際医療福祉大学大学院 乃木坂スクール

@東京赤坂キャンパス304

吉村健佑

MD, MPH, PhD.

[email protected]

千葉大学医学部附属病院 病院経営管理学研究センター 特任講師

国立保健医療科学院 保健医療経済評価研究センター 客員研究員

(2)

本 日 の お 話

1:NDBの概要と活用の実際

2:NDBオープンデータの活用法

(3)

医療・介護分野におけるICTの活用と課題

○電子カルテの普及を推進

○健診・医療・介護のレセプトを中心 とした公的データベースを整備・拡充 出典:厚生労働省医療施設調査 ◆電子カルテの普及状況 ◆ネットワーク数の推移 0 100 200 300 H22 H23 H24 H25 H26 H27 H28 H30 0 1000 2000 H15 H17 H20 H22 H24 H26 H28 ◆対象病院数 (%)

NDB

患者 中核病院 診療所薬局 健診機関 患者 中核病院 診療所 薬局 健診機関

1.デジタル化・標準化

2.ネットワーク化

3.ビッグデータ化

・あじさいネット(長崎県) ・晴れやかネット(岡山県)

DPC

⑴電子カルテの互換性が不十分で、分析 に足りるデータの標準化・ルール化が なされていない ⑵従来標準化してきた医療データは、 治療実績(アウトカム)が比較検証 できるデータが十分でない ⑶良くなるための介護のケア内容の データがなく科学的分析がなされて いない 0 50 100 150 H21 H23 H25 H27 ◆レセプト件数 (億件) 出典:日医総研 DPCデータ (急性期病院の入院 のレセプトデータ等 を蓄積) ナショナルデータベース (レセプト・特定健診等 のデータを蓄積) 介護 DB ○医療データの標準規格を策定 患者基本情報 検査データ

・情報の交換規約 (交換するデータの項目、記載ルール) ・用語/コード (医学用語、検査コード等) ・フォーマット (放射線画像、心電図の波形等) 介護事業所 ⑴ネットワークが、域内の医療機関の参加率が 高くない上、全国統一のインフラとなって いない ネットワークの相互利用や全国的共有の ための全国共通の医療等IDの導入が必要 (平成32年からの本格運用を目指す) ⑵個人の健康なときから疾病・介護段階までの 基本的な健康づくり・健診・医療・介護 データが統合されていない ⑴現在のデータベース間では、データの連結 ができておらず、健康づくり・健診・医療・ 介護を通じた分析ができない ⑵レセプトに基づく情報が中心で、カルテの 有用な情報の活用が限定的 ⑶データベースについての産官学の利用環境 が整っていない(匿名化やデータの提供 ルール等) ⑷健康・医療データを活用した疾病予防など の保険者機能の発揮が不十分 ネットワークで 共有される 情報閲覧の画面例 県全域で治療や調剤に関する情報をネットワーク に参加する病院、診療所、介護事業所等で連携 全 国 に 普 及 ・ 展 開 介護保険総合データベース (介護保険レセプトデータと 要介護認定データを蓄積) 年々ネットワーク数 は増加(約250) 一定規模以上の医療機関 では約8割 ※予定含む 0 50 100 H17 H20 H23 H26 400 床以 上 出典:厚生労働省調べ 平成21年度~ 収集開始 出典:厚生労働省調べ ○地域の医療機関などが患者情報を共有す るネットワークの構築を推進 処 方 デ ー タ

平成28年度中 構築 ◆レセプト件数 (億件) 出典:厚生労働省調 べ 0 5 H24 H25 H26 H27

2

(4)

3

厚生労働省保険局公表資料より作成

(5)

4

(6)
(7)

6

診療年月

医療機関コード

(保険医療機関名→ 削除)

性別、生年月

(生年月日の日、氏名→削除)

傷病名 → 傷病行為コード

転帰、診療実日数

診療行為 →診療行為コード

12再診

13医学管理

14在宅

20投薬

30注射

40処置

50手術

60検査

70画像 等

請求点数

(8)

特定健診・特定保健指導データの内容

特定健診、特定保健指導は、データベース上に別々のファイルで保管。主な記録されている

項目は以下のとおり。

○受診情報(実施日等)

○保険者番号

○特定健診機関情報(機関番号のみ)

○受診者情報の一部(男女区分、郵便番号)

○健診結果・問診結果

○保健指導レベル

○支援形態

○特定保健指導のポイント数 など

以下の項目は、同一人を特定する方策を講じた上で(後述)、匿名化のため削除されて、デー

タベースに収集される。

○特定健診・保健指導機関の郵便番号、所在地、名称、電話番号 ○医師の氏名 ○被保険

者証の記号及び番号 ○受診者の氏名 ○受診券有効期限

7

2,000万人を超える受診者の

身長、体重、血圧、HbA1c、中

性脂肪等のデータを含む。

(9)

入手可能なNDBデータ

①第三者提供 : 研究課題ごとに利用申請行う

・集計表情報

・サンプリングデータセット

・特別抽出

②NDBオープンデータ : 厚生労働省HPにて公開中

・2016年10月に「第1回NDBオープンデータ」が公表された

・単純集計した基礎的な集計表

厚生労働省保険局公表資料より作成

(10)

①国の行政機関

②都道府県、市区町村

③研究開発独立行政法人等

④大学・大学院

⑤医療保険者の中央団体

⑥医療サービスの質の向上等をその設立目的の趣旨に含む国所管の公益法人

⑦提供されるデータを用いた研究の実施に要する費用の全部又は一部を国の行政機関から補

助されている者

提供依頼申出者の範囲

※①から⑥に所属する常勤の役職員が対象。

9

NDBの提供依頼の申出を行える者

「ガイドライン」 (改訂作業中)「マニュアル」 「診療報酬早見表」 レセプトの項目や構造に慣れる

(11)

10

(12)
(13)

研 究 利 用 の 具 体 例 「 抗 精 神 薬 の 処 方 パ タ ー ン 」

➢ 日本における統合失調症患者への処方状況は、諸外国と比して、単剤 で投与される率が著低く、3剤以上併用される多剤大量投薬の割合が 高いことが問題視され、その要因分析がなされてきた。 ➢ 多剤大量投薬に関するこれまでの日本の大規模調査においては、一 定数の患者を対象とした調査であるが、比較的意識の高い医療機関の 処方パターンである事、地域や薬剤が限定されているため全国の入院 統合失調症患者の抗精神薬処方パターンを反映しているかは不明で あり、また外来患者の情報は極めて限られていた。 ➢ 日本全国の統合失調症患者への抗精神薬の処方パターンを検討する と共に、2010年に新設された、抗精神病薬のシンプルな処方に対する 経済的インセンティブの臨床への影響(効果)を明らかにする事が試み られた。

研究の背景

➢ 2011年10月診療分の「サンプリングデータセット」を用いた。

利用したデータ

伊藤 弘人氏(独立行政法人国立精神・神経医療研究センター 精神保健研究所)

奥村 泰之氏(医療経済研究機構研究部) 『統計』2014年10月号

論文執筆者 ・著作

➢ 精神科出来高病棟入 院・精神科外来別に単 剤処方の割合いは (27%・50%)、4剤以上 の処方割合は(20%・ 6%)であった。 ➢ 非定型向精神薬の処 方が2種類以下である 割合はどの年齢階級 別に見ても、出来高病 棟は包括病棟より低 かった。特に若年層で その傾向が強かった (図2)。 12

新聞掲載

( 8 月 2 0 日 朝 日 新 聞 朝 刊 よ り 抜 粋 )

提供による成果の具体例(サンプリングデータセット)

(14)

精神科の多剤投与外来患者で減少傾向

中医協検証部会最終報告 平成26年度調査結果

• 平成26年度 診療報酬改定

多剤投与の場合の処方せん料・処方料・薬剤料の減額措置を導入

薬剤種類

平成25年10月

平成26年10月

抗不安薬(3種以上)

1.5%

1.2%

睡眠薬(3種以上)

7.6%

3.9%

抗うつ薬(4種以上)

0.1%

0.1%

抗精神病薬(4種以上)

5.3%

3.8%

睡眠薬・抗精神病薬の多剤投与に関し

「改定の減算措置に一定の効果があった」と評価

(15)

14

3種類以上処方された処方箋:11.9%

4種類以上:2.3%

5種類以上:0.4%

精神科の多剤投与:全体で減少傾向

中医協 診療報酬改定結果検証部会(第52回:H29年5月31日資料より)

(16)
(17)

16

(18)

17

(19)

(新)

オンライン診療料

70点(1月につき)

[算定要件]

(1) オンライン診療料が算定可能な患者に対して、

リアルタイムでのコミュニケーションが可能な情報通信機器

を用いてオン

ラインによる診察を行った場合に算定。

(2) 初診から6月の間は毎月同一の医師により対面診療を行っている場合に限り、

連続する3月は算定できない

(3) 患者の同意を得た上で、対面による診療(

対面診療の間隔は3月以内

)とオンラインによる診察を組み合わせた療養計

画を作成し、当該計画に基づき診察を行う。

(4) 当該保険医療機関に設置された情報通信機器を用いて診察を行う。

[施設基準]

(1) 厚生労働省の定める

情報通信機器を用いた診療に係る指針等

に沿って診療を行う体制を有すること。

(2)

緊急時に概ね30分以内

に当該保険医療機関において診察可能な体制を有していること

(3) 一月あたりの再診料等(電話等による再診は除く)及びオンライン診療料の算定回数に占めるオンライン診療料の割合

1割以下

であること。

[オンライン診療料が算定可能な患者]

以下に掲げる管理料等を算定している初診以外の患者で、かつ、当該管理に係る

初診から6月以上を経過した患者

平成30年度診療報酬改定 Ⅱ-2-1)遠隔診療の評価②

18

特定疾患療養管理料 地域包括診療料 小児科療養指導料 認知症地域包括診療料 てんかん指導料 生活習慣病管理料 難病外来指導管理料 在宅時医学総合管理料 糖尿病透析予防指導管理料 精神科在宅患者支援管理料

オンライン診療料の新設

情報通信機器を活用した診療について、対面診療の原則の上で、有効性や安全性等への

配慮を含む一定の要件を満たすことを前提に、オンライン診療料を新設する。

(20)

(新)

在宅酸素療法指導管理料 遠隔モニタリング加算

150点(1月につき)

(新)

在宅持続陽圧呼吸療法指導管理料 遠隔モニタリング加算

150点(1月につき)

[算定要件] (1) 前回受診月の翌月から今回受診月の前月までの期間、遠隔モニタリングを用いて療養上必要な指導を行った場合、遠隔モニタリング加算 として、2月を限度として所定点数に加算。 (2) 患者の同意を得た上で、対面による診療と情報通信機器による診察を組み合わせた療養計画を作成し、当該計画に基づき診察を行った 上で、その内容を診療録に添付している。 (3) 対面診療の間に、適切な指導・管理を行い、状況に応じて適宜患者に来院等を促す等の対応を行うこと。 (4) 少なくとも月1回は、モニタリングにより得られた臨床所見等を診療録に記載しており、また、必要な指導を行った際には、当該指導内容を 診療録に記載していること。 [施設基準] (1) 厚生労働省の定める情報通信機器を用いた診療に係る指針等に沿って診療を行う体制を有する保険医療機関であること。 (2) 緊急時に概ね30分以内に当該保険医療機関において診察可能な体制を有していること。

19

1ヵ月目

2ヵ月目

3ヵ月目

4ヵ月目

遠隔モニタリング による指導管理 指導管理料 機器加算

対面受診

対面受診

機器 加算 機器 加算 指導管理料 機器 加算 遠隔モニタ リング加算 遠隔モニタ リング加算 ※請求は対面受診月 ※請求は対面受診月 遠隔モニタリング による指導管理 ※それぞれの管理料ごとに、別途施設基準が定められていることに留意。

遠隔モニタリング加算の新設

平成30年度診療報酬改定 Ⅱ-2-1)遠隔診療の評価⑤

在宅酸素療法指導管理料及び在宅持続陽圧呼吸療法指導管理料について、情報通信機器等を

併用した指導管理を評価する観点から、遠隔モニタリング加算を新設する。

(21)

第1回NDBオープンデータにみる 性・年齢階層別算定回数

(平成26年度1年間実績)

高齢者・男性を中心に算定

20

0 50,000 100,000 150,000 200,000 250,000 0 ~ 4 歳 5 ~ 9 歳 10 ~ 14 歳 15 ~ 19 歳 20 ~ 24 歳 25 ~ 29 歳 30 ~ 34 歳 35 ~ 39 歳 40 ~ 44 歳 45 ~ 49 歳 50 ~ 54 歳 55 ~ 59 歳 60 ~ 64 歳 65 ~ 69 歳 70 ~ 74 歳 75 ~ 79 歳 80 ~ 84 歳 85 ~ 89 歳 90 歳以上 0 50,000 100,000 150,000 200,000 250,000 300,000 350,000 400,000 450,000 500,000 0 ~ 4 歳 5 ~ 9 歳 10 ~ 14 歳 15 ~ 19 歳 20 ~ 24 歳 25 ~ 29 歳 30 ~ 34 歳 35 ~ 39 歳 40 ~ 44 歳 45 ~ 49 歳 50 ~ 54 歳 55 ~ 59 歳 60 ~ 64 歳 65 ~ 69 歳 70 ~ 74 歳 75 ~ 79 歳 80 ~ 84 歳 85 ~ 89 歳 90 歳以上

C103

在宅酸素療法指導管理料

(その他)(2500点)

総計 1,483,799

男性:912399回

女性:571400回

C107-2

在宅持続陽圧呼吸療法

(250点)

総計 3,895,496回

男性:3382198回

女性:513298回

幅広い年齢層・ほぼ男性に対し算定

HOT

nCPAP

(22)

0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 140000 160000 180000 0~34 35~39 40~44 45~49 50~54 55~59 60~64 65~69 70~74 75-79 80-84 85-89 90over

(外来+入院)K282 水晶体再建術【眼内レンズを挿入する場合:その他】

male

female

(実例)水晶体再建術

(2015年度 性・年齢階級別)

分析対象総数:

1,184,600

.

(男:511,031 女:673,569)

高齢者・女性の算定回数が多い

90歳以上にも20,000回以上の実施あり

(23)

0 5000 10000 15000 20000 25000 30000

(外来+入院)K276 網膜光凝固術【通常+その他特殊】

male

female

分析対象総数:

249,258

.

(男:142,777

女:106,481 )

(実例)網膜光凝固術

(2015年度 性・年齢階級別)

中年から初老・男性の算定回数が多い

90歳以上にも2,000回以上の実施あり

未熟児網膜症

網膜剥離?

糖尿病性網膜症?

(24)

23

抗不安薬・睡眠薬の

性・年齢別

処方総量

(外来・院外処方)

0 5,000,000 10,000,000 15,000,000 20,000,000 25,000,000 5 ~ 9 歳 10 ~ 14 歳 15 ~ 19 歳 20 ~ 24 歳 25 ~ 29 歳 30 ~ 34 歳 35 ~ 39 歳 40 ~ 44 歳 45 ~ 49 歳 50 ~ 54 歳 55 ~ 59 歳 60 ~ 64 歳 65 ~ 69 歳 70 ~ 74 歳 75 ~ 79 歳 80 ~ 84 歳 85 ~ 89 歳 90 歳以上

リーゼ5㎎錠

0 2,000,000 4,000,000 6,000,000 8,000,000 10,000,000 12,000,000 10 ~ 14 歳 15 ~ 19 歳 20 ~ 24 歳 25 ~ 29 歳 30 ~ 34 歳 35 ~ 39 歳 40 ~ 44 歳 45 ~ 49 歳 50 ~ 54 歳 55 ~ 59 歳 60 ~ 64 歳 65 ~ 69 歳 70 ~ 74 歳 75 ~ 79 歳 80 ~ 84 歳 85 ~ 89 歳 90 歳以上

ハルシオン0.25㎎錠

0 2,000,000 4,000,000 6,000,000 8,000,000 10,000,000 12,000,000 14,000,000 5 ~ 9 歳 10 ~ 14 歳 15 ~ 19 歳 20 ~ 24 歳 25 ~ 29 歳 30 ~ 34 歳 35 ~ 39 歳 40 ~ 44 歳 45 ~ 49 歳 50 ~ 54 歳 55 ~ 59 歳 60 ~ 64 歳 65 ~ 69 歳 70 ~ 74 歳 75 ~ 79 歳 80 ~ 84 歳 85 ~ 89 歳 90 歳以上

ソラナックス0.4㎎錠

0 5,000,000 10,000,000 15,000,000 20,000,000 25,000,000 5 ~ 9 歳 10 ~ 14 歳 15 ~ 19 歳 20 ~ 24 歳 25 ~ 29 歳 30 ~ 34 歳 35 ~ 39 歳 40 ~ 44 歳 45 ~ 49 歳 50 ~ 54 歳 55 ~ 59 歳 60 ~ 64 歳 65 ~ 69 歳 70 ~ 74 歳 75 ~ 79 歳 80 ~ 84 歳 85 ~ 89 歳 90 歳以上

マイスリー5㎎錠

60~65歳以上の

女性

に対して、処方量が上昇

処方総量 177,721,113 男性合計 54,069,761 女性合計 123,651,136 処方総量 119,496,411 男性合計 47,698,101 女性合計 71,797,745 処方総量 165,083,364 男性合計 43,368,459 女性合計 121,714,901 処方総量 178,103,763 男性合計 59,800,161 女性合計 118,303,598

(25)

24

2018年8月・英文誌に原著論文として Accepted.

(26)

25

(27)

26

(28)

27

(29)

28

(30)

29

(31)

30

入院

(32)

31

入院

(33)

32

(34)

○診療行為の地域差が生じる要因は様々あり

○どの要因によって地域間の差が生じているか、NDBオープンデー

タだけで判断することは困難

1)医療行為の適用となる疾患の潜在的な罹患率

2)疾患・症状についての本人の認知・受診・受療行動

3)疾患に対する医師の医療行為の選択

4)医療行為実施後の医療機関の保険請求

33

地域差

が生じる背景について

生態学的研究(エコロジカルスタディ)などにより、

要因を検討する必要がある

西内啓. 社会保険旬報.2016.(一部改変)

(35)

1)診療行為(手術A)の「

性年齢階級別算定回数

」を「

全国の性年齢別人口

」で割る

→年齢階級別の「

手術Aの出現率

」を算出

2)「

手術Aの出現率

」×「

S県の年齢階級別人口

」=「S県の

手術A算定回数の期待値

3)「S県の

手術A算定回数の期待値

」と「

実際の都道府県別算定回数

」を比較

4) 「

S県の手術A算定回数

」 >> 「S県の

手術A算定回数の期待値

」の場合

①患者発生率が高い ②周辺県からの患者流入 ③供給過剰

S県の手術A算定回数

」 << 「S県の

手術A算定回数の期待値

」 の場合

①患者発生率が低い ②周辺県への患者流出 ③医療提供機能の不足

などの仮説が成り立つ

5)自院のデータ(手術Aの回数)を活用して、県内のシェアを計算、

自院の位置づけや経営判断に生かすことも可能

34

NDBオープンデータ:

分析手順の例

都道府県別の診療の需要予測・自院の経営分析に利用可能

分析には医学的知見・レセプトのデータに精通することが必要

石川B光一.MEDIFAX.2016.11.11.

(36)

経時データの分析

第1回NDBオープンデータ

2014年(H26年度)

第2回NDBオープンデータ

2015年(H27年度)

第3回NDBオープンデータ

2016年(H28年度)

35

時系列で並べて

変化を見ること

も可能

診療報酬改定!

(37)

糖尿病(40歳以上)の人口一人当たり医療費

○各都道府県において、糖尿病患者(40歳以上に限る。)に係る入院外医療費を人口(40歳以上に限る。)一人当た りで見たものをグラフにしている。 ※ NDBより都道府県別の糖尿病患者(40歳以上)に係る入院外医療費を集計し、それを都道府県別の(患者調査による糖尿病 患者数/NDBによる糖尿病患者数)を調整係数として乗じたうえで、人口当たりで除すことにより算出。 0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000 35,000 北 海 道 青 森 県 岩 手 県 宮 城 県 秋 田 県 山 形 県 福 島 県 茨 城 県 栃 木 県 群 馬 県 埼 玉 県 千 葉 県 東 京 都 神 奈 川 県 新 潟 県 富 山 県 石 川 県 福 井 県 山 梨 県 長 野 県 岐 阜 県 静 岡 県 愛 知 県 三 重 県 滋 賀 県 京 都 府 大 阪 府 兵 庫 県 奈 良 県 和 歌 山 県 鳥 取 県 島 根 県 岡 山 県 広 島 県 山 口 県 徳 島 県 香 川 県 愛 媛 県 高 知 県 福 岡 県 佐 賀 県 長 崎 県 熊 本 県 大 分 県 宮 崎 県 鹿 児 島 県 沖 縄 県 人口一人当たりの「糖尿病患者の医療費」(40歳以上) 全国平均 厚生労働省保険局『医療費適正化基本方針の改正・医療費適正化計画について』より引用、改変

上位5県

広島県

三重県

和歌山県

福島県

香川県

下位5府県

京都府

長野県

千葉県

埼玉県

愛知県

(38)

糖尿病治療ガイドライン

一般社団法人 日本糖尿病学会『糖尿病治療ガイド2016-2017』より引用

カテゴリーⅠでSU薬やグリニド薬を使用する場合、65歳を過

ぎたらHbA1cの目標値が変わるため、必要量が少なくなる可

能性が高い。

(39)

糖尿病標準診療マニュアル

(40)

39

「630調査」の活用:

人口当たり

精神科医師数(常勤)(平成27年6月時点)

0 0.00002 0.00004 0.00006 0.00008 0.0001 0.00012 0.00014 0.00016 0.00018 北海道 青森県 岩手県 宮城県 秋田県 山形県 福島県 茨城県 栃木県 群馬県 埼玉県 千葉県 東京都 神奈川県 新潟県 富山県 石川県 福井県 山梨県 長野県 岐阜県 静岡県 愛知県 三重県 滋賀県 京都府 大阪府 兵庫県 奈良県 和歌山県 鳥取県 島根県 岡山県 広島県 山口県 徳島県 香川県 愛媛県 高知県 福岡県 佐賀県 長崎県 熊本県 大分県 宮崎県 鹿児島県 沖縄県

人口あたり精神科医師数(常勤)

医師数多い:沖縄・宮崎・熊本・佐賀・高知

医師数少ない:千葉・神奈川・岐阜・和歌山・埼玉

合計:10419人

(41)

まとめ

公開情報を組み合わせることで

医療提供の実態把握と医学研究の遂行が可能!

①各公開データの特徴を知れば一定の解析が可能

②地域で提供された医療の内容・総量

⇒「NDBオープンデータ」で可視化

診療行為・薬剤の提供状況を知る

参照

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17 委員 石原 美千代 北区保健所長 18 委員 菊池 誠樹 健康福祉課長 19 委員 飯窪 英一 健康推進課長 20 委員 岩田 直子 高齢福祉課長

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在宅医療の充実②(24年診療報酬改定)

岩沼市の救急医療対策委員長として采配を振るい、ご自宅での診療をい