「糖尿病治療の処方薬選択支援システム」を開発　機械学習で最良の糖尿病治療薬を選択、電子カルテに表示

機械学習で処方薬別にHbA1c値を予測

　「糖尿病治療の処方薬選択支援システム」は、機械学習を活用した解析を用いている。処方薬の種類別に、糖尿病の代表的な指標であるHbA1c値の低減目標(治療目標)を達成できる確率を予測し、患者別の特性も考慮した内容で、それぞれの効能・効果、副作用などのリスク、価格などの項目を、連携する電子カルテの画面上で比較して表示する。

　同システムにより、患者は、詳細なデータを画面で見ながら、医師との話し合いにより治療方針を決める「共有意思決定」(Shared Decision Making)を行うことができるので、長期にわたる治療を納得して続けられるようになるという。今後、日立とユタ大学は、本システムを用いた臨床試験をめざし、共同研究を進めていく。

医師と患者が治療方針を共有する「共有意思決定」(Shared Decision Making)

　米国の糖尿病患者数は2,310万人で、65歳以上の4人に1人が糖尿病と診断されているとされるが、患者の約半数は治療ガイドラインで定められている治療目標(HbA1c値 7％未満)を達成していない。米国では個人が民間健康保険を利用するため、保険償還対象薬剤に制限がある場合や、加入保険によって一定の自己負担枠を超えるまで保険償還されない場合もある。治療方法や処方薬の選択によっては、経済的負担が大きくなり、治療中断、治療薬の変更などにつながる要因のひとつになっている。

　そのため、近年の医療現場では、患者が医師や薬剤師の判断に一方的に従うのではなく、患者自らも治療方針の決定に参加し、その決定に従って治療を受けるという、「共有意思決定」の考え方が重要視されつつある。

　同システムは、処方薬の効果だけでなく、長期的に治療を継続していくための経済的な負担も考慮し、処方薬を選択できるシステムとして患者と医師が話し合いで治療方針を決定する有効な支援ツールとなることが期待されている。

電子カルテと連携させるプラットフォームとしても活用可能

　同システムは、昨年11月に、日立製作所とユタ大学が共同開発した機械学習を用いた「糖尿病治療薬の効果を予測・比較する技術」を、ユタ大学の診療意思決定支援システム(OpenCDS)と統合し、次世代医療通信規格の「HL7 FHIR」を用いることで、これに対応した電子カルテと連携することが可能な処方薬選択支援システム。 　開発にあたり、学習に用いるデータ数や項目数を増やすことで、「糖尿病治療薬の効果を予測・比較する技術」の予測性能も向上したという。また、同システムは、さまざまな機械学習モデルを電子カルテと連携させるプラットフォームとしても活用可能だ。

　日立とユタ大学は引き続き協力して同システムの効果実証に向けた共同研究を行うとともに、今回の技術を応用し、ITを医療に活用するヘルスケアインフォマティクスを通じて、医師の支援や患者への医療サービスを向上させていくという。

　研究成果の一部は、3月12～15日に米国サンフランシスコで開催される医療情報の学会「AMIA 2018 Informatics Summit」で発表される予定。

3OpenCDS: ユタ大学が開発しているオープンソースの診療判断支援システム