PART1 日本の課題 - 保健医療福祉情報システム工業会

2013/2/2
2013. 2.01 於東京
標準化推進部会業務報告会
標準化推進部会業務報告会講演
医療情報化の
医療情報化の潮流と
潮流と
BIG DATA時代への
時代への期待
への期待
九州大学病院・メディカルインフォメーションセンタ
九州大学病院・メディカルインフォメーションセンタ
中島直樹
PART1 日本の
日本の課題
人類史上初の
人類史上初の状況
1
2013/2/2
人口ピラミッド
米国
日本
団塊の世代(47-49年生)は
2014年末には全員65歳へ
バングラデシュ
」」」」」」
年齢とともに
年齢とともに跳
とともに跳ね上がる医療費
がる医療費
「厚生労働省；平成19年国民医療費の概況について」から改変
http://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/k-iryohi/07/kekka5.html
70歳以降に跳
ね上がる
医療費
（千円）
年代別、
年代別、国民一人当たり
国民一人当たり平均年間医療費
たり平均年間医療費
900
800
700
労働生産性
は、定年以降
激減
労働生産性
600
500
400
300
200
医療費
100
0
0-14
15-44
45-64
年齢（
年齢（歳）
65-69
7570-74
2
2013/2/2
世界が
世界が経験したことの
経験したことの無
したことの無
い超少子高齢社会
老年人口割合
問題は大きく２つ
労働生産性減少（１人あたりGDP、
税収、年金収入など国力全般に影響）
医療費の増大
医療の標準化・効率化は２つ
の問題を改善
労働生産性を維持
医療費を適正化
各生活習慣病の規模は？
メタボリック症候群（2007年度調査、40歳以上75歳未満5,800万人中）
予備群；
メタボリック症候群；
940万人
1,070万人
糖尿病（2007年度調査、20歳以上1億400万人中）
予備群；
糖尿病；
1,320万人
890万人
高血圧症（2006年度調査、20歳以上1億400万人中）
正常高値高血圧者；
高血圧症有病者；
1,520万人
3,970万人
脂質異常症（2006年度調査、20歳以上1億400万人中）
脂質異常症；
1,410万人
3
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簡単には
簡単には解決
には解決できない
解決できない糖尿病
できない糖尿病の
糖尿病の3つの問題
つの問題
１．加速する
加速する糖尿病患者数
する糖尿病患者数（
糖尿病患者数（ 890万人
890万人）
万人）
２．高リスク状態
リスク状態を
状態を放置する
放置する非通院者
する非通院者（
非通院者（400万人
400万人）
万人）
３．確立されていない
確立されていない医療
されていない医療の
医療の役割分担
高リスク
低リスク
非専門医
重症
合併症
500万人
500万人の
万人の通院者
専門医
（4000人
4000人）
日本の医療費の推移
平成23
平成23年度医療費は
23年度医療費は37.8
年度医療費は37.8兆円！
37.8兆円！
4
2013/2/2
情報は今、「爆発」している
が、爆発は始まったばかり・・・
まだ3合目あたり？
医療の情報爆発を助長するもの
最近の医療情報の先進的な話題
新薬の開発、ジェネリック医薬品
診療ガイドライン
地域連携
高性能医用画像診断（320列CTなど）
在宅医療センサー機器
EHR/PHR
これらの情報を最終的には医師の脳ミソで処理しなければならない
もうそろそろヒトの限界を超えつつある
つまり、「見える化」では追いつかない
リアルタイムの解析・処理・提示が必要
5
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こんなに課題が・・・、どうすればいいの？？？
停滞する経済の中で高騰する医療費
初めて体験する超少子高齢社会
増加し、放置される生活習慣病
量的・質的に爆発する医療情報
☆健康・医療に対する社会イノベーションの
必要性
PART2
国が主導し
主導し始めた医療情報
めた医療情報と
医療情報と
BIG DATAの創出
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2010年６月発表「新成長戦略」の高度情報化分野
内閣官房
高度情報通信ネットワーク
社会推進戦略本部
医療情報化
タスクフォース
高度道路
交通システム
電子行政
どこでもMY病院
シームレスな地域連携医療の実現
レセプト情報等の活用による医療の効率化等
国家規模ＤＢ事業
医療情報データベース基盤整備事業(日本のセンチネルプロジェクト)
日本のセンチネルプロジェクトとは
医療情報データベース基盤整備事業（H23年度〜）のこと
http://www.mhlw.go.jp/stf/shingi/2r9852000000mlub.html
（参考）
・米国センチネル・インシヤチブ
2012年
2012年7月までに1
月までに1億人のデータへの
アクセスを確立するFDA
アクセスを確立するFDA事業
FDA事業
（日本の目標は1,000
（日本の目標は1,000万人）
1,000万人）
・センチネルとは？
歩哨、前哨、監視員のこと
歩哨、前哨、監視員のこと
「センチネルリンパ節」
＝「見張りリンパ節」
7
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自発報告や、サンプリング調査では、
安全性の把握は不十分。全件調査が必要
＝自発報告数
＋
＝実際のイベント（副作用）発生数
全件調査
医療情報DB基盤整備事業
サンプリング調査
１０病院グループ
8
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※PMDA遠藤あゆみ氏スライドより引用
医療情報データベース基盤整備事業システム概念図
拠点施設A
拠点施設A
レセプトスト
レージ
検索用高速
DB
HIS
SS-MIX2標
準化ストレー
ジ
データ検証ツール
検索
システムⅠ
匿
名
化
検索結果
ファイルA
検索用高速
DB（匿名）
検索
システムⅠ
（標準化ストレージのデータ整合性を検証）
検索結果
ファイルB
個別システム
共通システム
・・・
・・
検索結果
ファイルZ
第三者管理施設
仮想ファイル
（一時的にデータが存在）
検索条件
作成システム
試行用DB
データ解析
システム
PMDA
9
2013/2/2
医療情報データベース基盤整備事業・協力医療施設
厚生労働省・
医薬食品局
医薬品医療機器総
合機構（PMDA）
拠点医療機関等協議会
・10拠点病院
・外部識者・研究者
・PMDA
・厚生労働省
・三菱総研（事業管理会社）
【システム導入スケジュール】
システム導入スケジュール】
H24年度
H24年度 PMDAと東大：
PMDAと東大：
H25年度
H25年度東北大、浜松医大、香川大、九大
東北大、浜松医大、香川大、九大、
大、浜松医大、香川大、九大、
佐賀大、徳洲会グループ：
佐賀大、徳洲会グループ：
H26年度
H26年度千葉大、北里
千葉大、北里大グループ、
大、北里大グループ、NTT
大グループ、NTT病院グループ
NTT病院グループ
平成25年1月ま
でに10回開催
例：利活用の枠組み
に係る検討会など
（平成25年から開始）
WS1
WS2
WS3・・・
10
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「医療情報データベース基盤整備事業」で期待される効果
主目的として
医薬品の安全性向上
副作用の検出・正確な把握
緊急副作用情報などの連絡による効果検証
２次的期待として
医療情報データベースの活用刺激
病院レベル、地域レベルのデータベースの活用
蓄積したデータの活用手法の発展・人材育成
解析しやすいデータベースへの発展
個人情報の取り扱いや匿名化技術の発展
医療情報の標準化
SS-MIX2の普及
厚生労働省標準規格の普及
例：JLAC10、HOT、標準病名他
検査情報の標準化
施設間のデータ共用化（コードの精緻化、基準範囲の標準化）
JLAC10
• 日本臨床検査医学会の検査項目コード委員会
検査項目コード委員会
が運用・管理を行っている
【検査項目コード委員会】
委員⻑：康東天（九州大）
委員：⽯⿊厚⾄（三菱化学メディエンス）
板橋光春（㈱エスアールエル）
海渡健（東京慈恵医大）
久野義和（三菱化学メディエンス）
真鍋史朗（大阪大）
三宅⼀徳（順天堂大）
山崎雅人（㈱ビー・エム・エル）
山田悦司（㈱エスアールエル）
山田修（岡崎市⺠病院）
事務局：岡野恵（㈱エスアールエル）
宮下弘信（㈱エスアールエル）
2012/05/11
MEDIS
※真鍋史朗氏（大阪大学）による
11
2013/2/2
医療情報データベース基盤整備事業の外で
自発的に検証
東北大学病院
千葉大学医学部附属病院
東京大学医学部附属病院
浜松医科大学医学部附属病院
香川大学医学部附属病院
九州大学病院
佐賀大学医学部附属病院
北里大学・北里研究所附属病院
（グループ）
• ＮＴＴ病院（グループ）
• 徳洲会（グループ）
•
•
•
•
•
•
•
•
厚生労働省・医
薬食品局
医薬品医療機器総
合機構（PMDA）
拠点医療機関等協議会
・10拠点病院
・外部識者・研究者
・PMDA
・厚生労働省
・三菱総研
WS1
WS2
九大病院
臨床検査部
WS3・・
• 事業管理会社：三菱総合研究所
6施設マッピング1083項目の共有化の検討の結果
① そのままデータ共有化可能
107項目（10％）
② 九大臨床検査部で訂正したコードがあるが、
訂正後データ共有可能
71項目（7％）
③ 九大臨床検査部でコードを再設定するなど標準化
が必要
905項目（83％）
※康東天氏（九州大学）スライドより
12
2013/2/2
6施設マッピングで抽出された問題点
・施設間比較には共有化作業不可欠
・センチネル以外の施設との整合性は？
・今はいいが、新しい検査法にどう対応
日本全体のコードを定常的に維持管理
できる組織が必要
・マンパワーと資金
※康東天氏（九州大学）スライドより
解決へ向けての一歩
• 臨床検査項目標準マスター運用協議会
1. コーディング原理の再構築（JLAC11？)
• 問題点・改善課題の整理、優先順位の設定
• 課題の改善実行
• 日本臨床検査医学会が主体
2. 臨床検査項目標準マスターの設定・メンテナンス
等の運用体制の整備
• 運用の問題点・改善課題の整理
• 各団体の連携による運用体制の整備
• 日本医療情報学会が主体
⽇本臨床検査医学会, ⽇本医療情報学会, MEDIS,⽇本臨床検査標準協議会, 保健医
療福祉情報システム⼯業会(JAHIS), ⽇本臨床検査薬協会, ⽇本衛生検査所協会
※真鍋史朗氏（大阪大・一部改変）
13
2013/2/2
SS-MIX「厚生労働省電子的診療情報交換推進事業」
（STANDARDIZED STRUCTURED MEDICAL RECORD INFORMATION EXCHANGE）
標準化ストレージ
患者基本情報（氏名・生年月日・住所・病名・副作用歴等）
移動情報
処方・注射
検体検査・結果
画像・放射線検査
未標準のデータは「拡張ストレージ」へ
平成24年度にSS-MIX2へバージョンアップ
今後の部門システム間連携や地域医療連携システム、臨床研
究（治験含む）などの標準的データベースとなる
既に1000を超す医療機関の導入HISパッケージでSS-MIXへの
出力対応が可能となっている
（但し「標準化ストレージ」を導入する必要がある）
例１：医療情報連携・保全基盤推進事業
（平成24年4月5日、厚生労働省医政局長通知）
http://www.mhlw.go.jp/bunya/iryou/johoka/dl/03.pdf
１．概要・目的：医療機関の主要な診療データを外部に保
存することで、災害など非常時のバックアップとするととも
に、連携医療機関相互でデータの閲覧を可能とすること
により、災害などの非常時に過去の診療情報による継続
した医療の提供及び質の高い地域医療連携の推進を図
ることを目的とする。
５．導入システムの規格等
（２）サーバーでの診療情報の保存・管理には、厚生労働
省が平成18年度に行った「厚生労働省電子的診療情報
交換推進事業」によるSS-MIX、またはその改版である
SS-MIX2で提唱された「標準化ストレージ」の仕組みを用
いること。
平成24
平成24年度予算
24年度予算
「復旧・復興枠」： 9.5億円
9.5億円
14
2013/2/2
例２： SS-MIX標準化ストレージを活用した製造販売後
012年11月
11月8日）
の調査・臨床研究推進に関する提言(2012年
日本薬剤疫学会
日本臨床薬理学会
日本医療情報学会
日本医療情報学会
日本臨床試験研究会
日本製薬団体連合会
日本製薬団体連合会
米国研究製薬工業協会
欧州製薬団体連合会
（治験症例報告書）
薬剤の市販後調査や臨床研究に
SS-MIX標準化ストレージの活用を推奨
・医科・
・医科・歯科・
歯科・調剤レセプト
15
2013/2/2
24年度「シームレスな地域連携医療の実現」から
２つの国家規模医療DB事業は、データ活用の起爆剤
課題
医療の電子化は進んでいるのに、蓄積したデータの活用が進まない
医療機関・保険者・
自治体レベルのDB
国家規模DB
提出
センチネル
プロジェクト
実感できる
実感できる成果
できる成果と
成果と、フィードバック
データ活用
の活性化
ナショナル
レセプトDB
レセプト情報
特定健診情報
16
2013/2/2
九州大学病院情報システムにおける
九州大学病院情報システムにおけるDHW
システムにおけるDHW整備状況
DHW整備状況
(2013年
(2013年に再整備・
再整備・一部新規導入予定)
一部新規導入予定)
DWH
病院情報システム
データ変換・統合
（Ensemble）
）
医療情報
医療情報DB基盤整備事業
情報基盤整備事業
SSMIX標準化
ストレージ
■電子カルテ・オーダシステム
・患者基本情報
・処方、注射情報
・検査情報
・クリティカルパス情報
・DPCオーダ情報
パッケージ
DWH
■医事会計システム
パッケージ
DWH
匿名化DB
PMDA
レセプト
ストレージ
様式
変換
処理
検索
キー
設定
多角的データビューワー
多角的データビューワー
（QlikView）
）
データ集計・分析
（DeepSee）
）
■物流システム
■手術システム
２４年度「シームレスな地域連携医療の実現」から
17
2013/2/2
２４年度「どこでもMY病院」から
糖尿病だけでも様々な用途の、診療用、患者支援用、
研究用、学生教育用などのデータベースがある
目的が異なるなら詳細度は一つにできない
統一化でなく、共同利用できる部分を増やす→標準化による基盤整備
ミニマム項目
セット
入力項目がばらばらであれば入力された
情報はお互いに役立つことはありえない
あらかじめ必須入力項目を決めておけば、その項
目に関してはお互いに役立つ
一度入力しておけば再入力の必要が無い
（決めておくこと：項目名、単位、データ粒度）
18
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日本糖尿病学会・日本医療情報学会
「糖尿病医療の情報化に関する合同委員会」の設立
目的：ITの活用により、糖尿病診療・研究の一層の向上を図る
委員会の構成：日本糖尿病学会および日本情報医療学会から選出
された各6名の委員
＜日本糖尿病学会＞
＜日本医療情報学会＞
鍵本伸也鍵本クリニック
古賀龍彦原土井病院内科
田嶼尚子* 東京慈恵会医科大学
野田光彦国立国際医療研究センター
林道彦東日本ＮＴＴ関東病院
山崎勝也つくば糖尿病センター
川井クリニック
大江和彦
東京大学医療情報システム学
木村通男
浜松医科大学医療情報学
中島直樹 * * 九州大学病院
メディカルインフォメーションセンタ
藤田伸輔
千葉大学病院地域医療連携部
宮本正喜
兵庫医科大学医療情報学
若宮俊司
川崎医科大学眼科学
＊委員長
＊＊副委員長
定期的な事業・活動として両学会で共同企画シンポジウムを行う
平成23年8月より施行
平成２３・２４年度は内閣官房・医療情報タスクフォースに協力
糖尿病ミニマム項目セットv.1.0
糖尿病の診療、研究などにおけるどのようなユースケースにも共通に情報収集する項目
１．身長 (cm)
２．体重 (kg)
３．診断年齢年代別（不明、10歳未満、10歳代、20歳代、と10歳ごとに選択）
４．血糖 (mg/dl)
５． HbA1c (% NGSP)
６A 血圧収縮期 (mmHg)
６B 血圧拡張期 (mmHg)
７．血清クレアチニン(mg/dl)
８．尿蛋白（－、±、＋、＋＋以上）
９． LDLコレステロール(mg/dl)
1０． ALT (IU)
１１．網膜症（あり、なし、不明）
１２．喫煙（あり、なし、過去にあり）
19
2013/2/2
「どこでもMY病院」糖尿病記録データ項目セット
①各セット共通の「共通基本情報」
①各セット共通の「共通基本情報」
予備群糖尿病から軽症糖尿病患者の
「自己管理」「連携病院の医師の参照」
※患者、個人に関する基本情報
項番
データ項目名
１～３
名前、性別、生年月日
②医療機関等より提供される「臨床データ」
②医療機関等より提供される「臨床データ」
項番
データ項目名
④健診センター等から提供される「健診データ」
④健診センター等から提供される「健診データ」
項番
データ項目名
⑬
ALT
実施情報
検査日、受診した医療機関
14
AST
①
身長
⑮
網膜症(あり、なし、不明)
②
体重(検査時)
16
神経障害(あり、なし、不明)
③
診断年齢(年代別：10 歳未満、10
歳代、20 歳代、と10 歳ごとに選
択)
17
歯科受診(あり、なし、不明)
※1年以内の定期的
⑱
喫煙(あり、なし、過去にあり)
④
血糖
⑤
HbA1c
⑥
血圧（収縮期/拡張期）
⑦
血清クレアチニン
⑧
尿蛋白（－、±～＋、＋＋以上）
９
尿中アルブミン
⑩
LDLコレステロール
１１
HDLコレステロール
１２
中性脂肪
項番
データ項目名
実施情報
検査日、検査施設
１～１４
身長、体重、腹囲、BMI(身長体重より算出)、
血圧
尿糖、尿蛋白
中性脂肪、ＨＤＬコレステロール、ＬＤＬコレス
テロール
空腹時血糖 and/or HbA1c
※「②臨床データ」は日本糖尿病学
会及び日本医療情報学会の合同委
員会で決定された「ミニマム項目(※
番号に丸を記載)」及び「どこでもMY
病院」糖尿病記録作業部会にて「境
界型～糖尿病発症～合併症の発症
時」の個人・患者が自ら疾病管理を
する際に必要とされた項目から構成
される。
AST、ALT、γ-GTP
※データセットは標準化されているものを使用
⑤患者が自ら登録する「自己管理データ」
⑤患者が自ら登録する「自己管理データ」
例）体重、血圧、運動量、食事量（カロリー）等
実施情報として測定日時
※データセットは必要に応じて「血糖自己測
定値」等が追加できる拡張性を備える
③医療機関より提供される「追加データ・コメント」
③医療機関より提供される「追加データ・コメント」
※患者の病態や病期などの目的別に追加できる拡張性を確保
「どこでもMY病院」電子版「お薬手帳」
病院」電子版「お薬手帳」
「どこでも
※「どこでもMY病院」糖尿病記録と併用して利用される。
「どこでも病院」糖尿病記録と併用して利用される。
39
どこでもMY病院糖尿病記録の対象範囲と予想される今後の展開
「どこでもMY病院糖尿病記録
項目セット」の対象患者の病態
合併症が進展した患者
の項目セット（未策定）
糖尿病
食事療法/運動療法
薬物療法
インスリン療法
血糖値
/HbA1c
糖尿病性腎症
第1期
糖尿病のみ
（腎症前期）
第2期
早期腎症期
尿蛋白/尿アルブミン
正常
境界型
第4/5期
保存期腎不全
/透析療養期
eGFR/クレアチニン
ステージ
1
糖尿病性網膜症
糖尿病のみ
第3期
顕性腎症期
単純網膜症
ステージ2
増殖前網膜症
ステージ3
増殖網膜症
/失明
網膜診断
糖尿病性神経障害
触診
動脈硬化(脳卒中、心筋梗塞)
IMT(頸動脈エコー)
歯周病
検査(レントゲン検査)
健康
重症化
ミニマム項目セット
ミニマム項目セットを中心
セットを中心に
を中心に
継続して多くの項目情報を活用
40
20
2013/2/2
（２０１２年厚生労働省事業）
「どこでもMY病院糖尿病記録」
「お薬手帳電子版」
を実装中
現在、他の疾患のミニマムデータ項目セットを策定中
ユースケース３
ユースケース１：
②「どこでもMY病院」
病院」
②「どこでも
XX疾患データセット
疾患データセット
ユースケース２
③XX疾患
疾患VV地域
疾患地域
疫学調査データセット
①XX疾病の
XX疾病の
ミニマム項目セット
セット
ミニマム項目
今後策定する様々な
各疾病のユースケースのデータ項目
策定対象：
①高血圧、脂質
①高血圧、脂質異常症、
脂質異常症、CKD
異常症、CKDのミニマム
CKDのミニマム項目
のミニマム項目セット
項目セット
日本高血圧学会、日本動脈硬化学会、日本腎臓学会が参加
②ユースケースとしてそれぞれの「
病院」疾患データセット
ユースケースとしてそれぞれの「どこでもMY病院
どこでも
病院」疾患データセット
21
2013/2/2
～マイナンバー法案
～
番号制度創設推進本部
2012年
2012年11月
11月17日
17日 –衆議院の
衆議院の解散で、マイナンバー法案も
解散で、マイナンバー法案も廃案
、マイナンバー法案も廃案した
廃案した
2015年初めの施行予定であったが、
2015年初めの施行予定であったが、1
年初めの施行予定であったが、1年以上遅れる見通し
※厚生労働省スライドより引用
保健・
保健・医療情報の
医療情報の急激な
急激な蓄積と
蓄積と流通・・・・
流通・・・・
副作用検索・SS-MIX普及
センチ
ネルDB
レセプトオンライン化
レセプトオンライン化
健診・保健
指導・医療機関
レセプト情報
2011年～
カルテ情報
カルテ情報
特定健診制度
医療政策
などへ利用
支払い基金
国保連、他
レセプト情報
レセプト情報
特定健診情報
診情報
特定健
レセプト情報
2011年～
国民（患者）
NRDB
保険者
健診情報
2008年～
2016年頃〜マイナンバー制度
日本版ＥＨＲ
ＥＨＲ/PHR
ＥＨＲ/PHRの基盤へ
/PHR
電子個人健康情報管理基盤
22
2013/2/2
BIG DATAは医療を変えるか？
2012年3月にオバマ大統領が
Big Data Research and
Development Initiativeを始動
2億ドル規模の研究予算を発表
３/１７
23
2013/2/2
特定健診制度（2008～）
4040-74歳
74歳の
全国民
5,220万人
5,220万人
2008
2009
1,990
990万人
(38%)
2010
2011
2,260万人
2,260万人
(43%)
2012
2500万人予想
2500万人予想
(48%)
(48%)
特定健診データはPHR
特定健診データはPHRの重要な基礎データとなる
PHRの重要な基礎データとなる.
の重要な基礎データとなる.
2,000万人
2,000万人 X 5 年間 = の経年的Bi
の経年的Biｇ
Biｇ Data
健診項目、JLAC10
健診項目、JLAC10、
JLAC10、HL7 CDAなど標準化されている
CDAなど標準化されている
2011年度の件数ベースでの
レセプトの電子化状況
総レセプトの88.7％が電子化
医科レセプトの93.3％が電子化
歯科レセプトの電子化は37.8％と遅れている
調剤薬局はほぼ100％電子化
医科、歯科、調剤合わせて18億件/年のレセプトが発生
つまり、約16億レセプト/年が電子化
レセプトにあるのは診療行為情報のみ。検査結果や治療
効果など診療結果情報はない
⇒診療結果情報は電子カルテやオーダエントリシステムにある
⇒病名情報や薬剤情報は、カルテに類似した情報がある
24
2013/2/2
電子カルテの普及率（2010年度）
診療所
総数
99,824
電子カルテ普及率
20 %
病院
7,587
23 %
12600万人の日本人は一人あたり平均年
12600万人の日本人は一人あたり平均年16
万人の日本人は一人あたり平均年16回医療機関を利用する
16回医療機関を利用する
12600万
12600万 X 16 回 X 20 % = 約4億レコード/
億レコード/年
オーダエントリーシステムの普及率（2008年度）
診療所
病院
検査センター
総数
99,559
オーダシステム普及率
? %
7,714
32 %
診療所のオーダ普及率は把握が難しいが、
いまだに電子カルテの中での部分的な導入が主
但し、検査結果は検査センターが集約して電子的に保有している
2011年度のレセプト情報上の検査回数は約
2011年度のレセプト情報上の検査回数は約1.7
年度のレセプト情報上の検査回数は約1.7億回。全て電子化されている
1.7億回。全て電子化されている
25
2013/2/2
BIG DATA時代のイノベーション
医療者・患者・保険者に対して第三者的な医療情報取扱
い機関を作り効率化
データ管理、ITシステム支援
疾病管理、特定健診/保健指導、地域連携パス、解析支援
自己健康管理支援
医療行為、短期の医療成果を時系列解析して、中長期医
療アウトカムを得る
アウトカム志向型パス、次世代の電子カルテ
機械学習などを使った方法論の開発
センサーネットワーク、ITネットワークの駆使
途上国システム（リバースイノベーション）
在宅医療
災害時医療
遠隔医療
世界共通の
世界共通の生活習慣病の
生活習慣病の3つの課題
つの課題
・高血圧症・糖尿病
・肥満症
・腎障害
事例１
・高脂血症
・肝障害
など
１．生活習慣病は
生活習慣病は世界的に
世界的に増加
（食のグローバリゼーション・栄養
のグローバリゼーション・栄養の
栄養の偏り）
２．発症者は
発症者は先進国でも
先進国でも約半数
でも約半数が
約半数が放置
（発展途上国では
発展途上国では放置率
では放置率が
放置率が極端に
極端に高いことも）
いことも）
３．通院者でも
通院者でも「
でも「医療」
医療」の役割分担
役割分担が
分担が未整備
（かかりつけ医
かかりつけ医-専門医連携ができていない
専門医連携ができていない）
ができていない）
重症合併症
重症合併症
・心筋梗塞
・脳卒中
・腎不全
・失明
・認知症
・分娩異常
など
医療分野で
医療分野で解決できる
解決できる可能性
できる可能性があるのは
可能性があるのは「
があるのは「３」のみ。
のみ。１～３の解決には
解決には、
には、
・保健予防分野の
保健予防分野の整備
・医療分野の
医療分野の整備
・保健予防分野
保健予防分野と
予防分野と医療分野の
医療分野の連携
・それらを支
が必要
それらを支える高能率
える高能率の
高能率のICTの
ICTの導入
26
2013/2/2
国家・世界規模での慢性疾患の集団的管理の戦略
事例１
保健予防分野（集団全体を把握）
・集団構成者の健康度の把握の仕組み（健診普及）
１次予防
・未発症者に対する発症予防の仕組み（保健指導）
・発症者を医療分野に連携する仕組み（受診勧奨）
受診
勧奨
保健予防分野と
保健予防分野と医療分野の
医療分野の連携
２次予防
医療分野（高リスク者を管理）
・個々の発症者のリスクを把握する仕組み（疾病管理）
・リスク別に適正な医師に連携する仕組み（地域連携）
・在宅における状態把握と治療の仕組み（在宅医療）
３次予防
ICTを用いたイノベーション
用いたイノベーション
日本の慢性疾患の集団的管理の戦略
事例１
特定健診制度
特定健診制度（2010年度
2010年度は
年度は2260万人
2260万人（
万人（対象者の
対象者の43％）
43％）が
％）が受診）
受診）
40~74歳国民
情報提供群
特定保健指導
特定保健指導
動機付け
動機付け支援群
積極的支援群
抽出
慢性疾患発症者
受診
勧奨
2010年度
2010年度の
年度の
特定保健
保健指導
特定
保健指導の
指導の
実施者は
実施者は56万人
56万人
（対象者の
対象者の14%）
14%）
１次予防
未発達、検証中
医療分野（ある程度は機能しているが充分とは言えない）
２次予防
・個々の発症者のリスクを把握する仕組み（疾病管理）
・リスク別に適正な医師に連携する仕組み（地域連携）
・在宅における状態把握と治療の仕組み（在宅医療）
３次予防
ICTを用いたイノベーション
用いたイノベーション
27
2013/2/2
事例１
典型的なディジーズマネジメント
典型的なディジーズマネジメント手法
なディジーズマネジメント手法
ディジーズマネ
ジメント事務局
ジメント事務局
郵送
第三者的
疾病管理事務局
電話
コールセンター
IT
支援
支援
医療機関
患者
かかりつけ医
かかりつけ医
（産業医含む
産業医含む）
個人
連携
信頼関係の
信頼関係の構築
企業
健康保険組合
糖尿病
眼科
腎臓
歯科
自治体
専門医
ディジーズマネジメントを用
ディジーズマネジメントを用いた糖尿病
いた糖尿病の
糖尿病の1－3次予防戦略
ポピュレーションアプローチ
健診
特定健診・
特定健診・保健指導制度
（これ自体
これ自体ディジーズマネジメント
自体ディジーズマネジメント）
ディジーズマネジメント）
将来のリスクに応じた
保健指導をする
ハイリスクアプローチ
情報提供群
事例１
動機付け
動機付け支援群積極的支援群
1次予防
抽出
保健指導
受診勧奨群
2次予防
受診
糖尿病放置例を抽出し受診勧奨する
ハイリスクアプローチ
かかりつけ医
かかりつけ医
医療（
医療（糖尿病診療）
糖尿病診療）
非専門医（かかりつけ医）には
ガイドライン診療の支援を行う
低リスク群
リスク群
中リスク群
リスク群
ディジーズマネジメント
専門医
高リスク群
リスク群
3次予防
専門医資源を高リスク者
に集中する
28
2013/2/2
カルナ・プロジェクト
事例１
・糖尿病、その他の生活習慣病におけるディジーズマ
ネジメントの日本モデル確立・普及
・健康維持（一次予防）から，発症予防（二次予防）、
合併症悪化予防（三次予防）の１～３次までのシーム
レスな管理の実現
“カルナ”とは，ローマ神話
の健康の女神
九州大学病院糖尿病専門医グループ
組織
カルナ・コンソーシアム
社会福祉法人恩賜財団済生会熊本病院
東京海上日動火災保険株式会社
合同会社カルナ・ヘルスサポート
合同会社カルナ・ヘルスサポート
協力団体
協力団体・
団体・自治体
福岡県医師会、福岡市医師会、糸島医師会、大川三潴医師会、など
福岡市、糸島市、大川市、など
協会けんぽ福岡県支部、その他多数の企業健保
ディジーズマネジメントを用
ディジーズマネジメントを用いた糖尿病
いた糖尿病の
糖尿病の1－3次予防戦略
ポピュレーションアプローチ
健診
特定健診・
特定健診・保健指導制度
（これ自体
これ自体ディジーズマネジメント
自体ディジーズマネジメント）
ディジーズマネジメント）
将来のリスクに応じた
保健指導をする
ハイリスクアプローチ
情報提供群
事例１
動機付け
動機付け支援群積極的支援群
1次予防
抽出
保健指導
受診勧奨群
2次予防
受診
糖尿病放置例を抽出し受診勧奨する
ハイリスクアプローチ
かかりつけ医
かかりつけ医
医療（
医療（糖尿病診療）
糖尿病診療）
非専門医（かかりつけ医）には
ガイドライン診療の支援を行う
低リスク群
リスク群
中リスク群
リスク群
ディジーズマネジメント
専門医
高リスク群
リスク群
3次予防
専門医資源を高リスク者
に集中する
29
2013/2/2
23年度の受診勧奨事業
23年度の受診勧奨事業（平成22
（平成22年度・経済産業省・シームレスな地域連携医療の実現）
22年度・経済産業省・シームレスな地域連携医療の実現）
実証期間 2010年11月～2013年12月
レセプト
結果
特定健診結果
保険者
79,628
糖尿病または高血糖あり
8,503
内、未通院
or中断
or中断
3,351 人
事例１
リスク順、
地域で
抽出
説明センター
受診勧奨電話＆面接
229人
229人に電話介入
（面接は54
（面接は54人に実施）
54人に実施）
内、通院中
必要時に
実施
通院開始
28人
28人
（面接の51.8
面接の51.8％）
51.8％）
カルナヘルスサポート
カルナヘルスサポート
通院開始・中断防止支援
通院開始・中断防止支援
紹介
かかりつけ医
約80施設
80施設
カルナヘルスサポート
パス作成、患者へ説明
フォローアップ
逆紹介
中核医療機関
24年度の受診勧奨事業
24年度の受診勧奨事業（平成23
平成23年度・経済産業省・東北
23年度・経済産業省・東北復興に向けた地域ヘルスケア構築推進
年度・経済産業省・東北復興に向けた地域ヘルスケア構築推進事業）
復興に向けた地域ヘルスケア構築推進事業）
実証期間 2011年11月～2012年12月
レセプト
結果
特定健診結果
保険者
269,141人
269,141
人
糖尿病または高血糖あり
31,846人
31,846人
内、未通院
or中断
or中断
9,036人
9,036人
事例１
リスク順、
地域で
抽出
説明センター
受診勧奨電話＆面接
1,362人
1,362人に電話介入
（面接は215
215人に実施）
（面接は
215人に実施）
内、通院中
通院開始
電話介入の8％
必要時に
実施
115人
115人
（面接の53
面接の53％）
53％）
カルナヘルスサポート
カルナヘルスサポート
通院開始・中断防止支援
通院開始・中断防止支援
紹介
かかりつけ医
約80施設
80施設
カルナヘルスサポート
パス作成、患者へ説明
フォローアップ
逆紹介
中核医療機関
30
2013/2/2
客観性の高い臨床指標はなぜ抽出されにくいのか？
事例２
対象がヒト
だからねぇ
工学
医療
• 工学とは異なり、医療には設計図（詳細な工程表）が無かった
• 医療にも近年、「設計図」と呼べるものが出来てきた
＝アウトカム志向型クリニカルパス
• 診療の電子化によりパス情報もサイバー情報化
• 今後はカルテ情報自体が構造化される必要がある
パスバリアンス解析法の分類
•
•
事例２
診療行為（タスク）のみを用いた解析
患者状態（アセスメント）を含んだ解析（データ量↑↑）
バリアンス収集方式
アウトカム
データ量
センチネル方式
診療プロセス全体において重要
と思われる達成目標のみ
小
ゲートウェイ方式
診療プロセスのフェーズが変わ
る際（手術準備終了など）に重
要と思われる達成目標のみ
中
オールバリアンス方式
全ての患者状態
全ての診療行為
膨大
31
2013/2/2
生体肝移植ドナー肝切除パス（n=86）の目的変数を
変更した場合の解析結果
事例２
目的変数：看護一般必要度が2以下になった手術相対日
解析方法：重回帰分析
変数
年齢(歳)
性別（男=0、女=1）
BMI(kg/m2)
併存症（無=0、有=1）
術式(左葉切除=0、右葉切除=1)
出血量(ml)
手術時間（h）
自己血輸血（無=0、有=1）
術後せん妄がない
自立した入院生活が送れる
偏回帰係数
0.00
1.15
0.10
2.52
0.38
0.02
0.02
1.46
3.30
3.95
調整済みR2
=
標準誤差
0.17
0.38
0.07
1.10
0.37
0.01
0.14
0.44
1.54
1.12
P 値
0.997
0.001
0.151
0.026
0.308
0.002
0.894
0.001
0.035
0.026
0.294
経皮的冠動脈形成術（PCI）パス（n=135）
（済生会熊本病院）の解析結果
事例２
目的変数：在院日数（4日以内=0、5日以上=1）
解析方法：ロジスティック回帰分析
変数
Odds比
95％信頼区間
P 値
年齢（患者属性変数）
年齢（患者属性変数）
1.12*
1.021.02-1.23
0.015
性別（M=0、F=１）
4.39
0.96-19.89
0.06
BMI
1.04
0.89-1.20
0.63
胸部症状所見がない（術後1日）
5.91
0.41-85.04
0.192
食事摂取ができる（
食事摂取ができる（術後1
術後1日）
73.52*
1.461.46-3692.33
0.032
穿刺部に問題がない（
穿刺部に問題がない（術後1
術後1日）
23.12*
1.141.14-467.57
0.041
バイタルサインが安定している
（術後2
術後2日：退院予定日）
日：退院予定日）
32.55*
1.551.55-684.94
0.025
32
2013/2/2
探索的クリティカルインディケータ
抽出法研究の成果
事例２
下記の条件で同じ方法でCIを探索的に抽出し得た
複数の疾患
生体肝移植ドナー肝切除パス
人工股関節置換術パス
PCIパス
複数の医療機関（ベンダー）
九州大学病院（ベンダーIBM）
済生会熊本病院（ベンダーNEC）
複数の最終アウトカム
在院日数
看護必要度
退院先（自宅か、自宅以外か）
全診療プロセスからのCIの探索的抽出法を確立
事例２
解析方法の比較イメージ
真のクリティカルインディケーター
（CI）
一般的パスアウトカム
従来の解析方法（センチネルおよびゲートウェイ方式）
解析結果
診療プロセスデータあらかじめCIを限定して
分析データ収集
データ容量：小
データ容量：大
真のCIのうち
一部分のみ抽出
この時点でCIの
取りこぼしあり
本解析方法（オールバリアンス方式）
本解析方法（オールバリアンス方式）
解析結果
診療プロセスデータ全てのパスアウトカムを
分析へ
多変量解析
ステップワイズ法
データ容量：大
全てのCI
全てのCIを網羅的探索的に抽出可能
CIを網羅的探索的に抽出可能
33
2013/2/2
「見える化
える化」ではなくリアルタイムの情報処理
ではなくリアルタイムの情報処理、
情報処理、フィードバック
事例３
ジョギングしている時に・・・
食事開始後に・・・
1次指導
（自己完結型）
自己完結型）
お話しが楽しくて薬のことを忘れ
てた。ぎりぎり間に合った
お食事ですね。
食前のお薬は
飲みましたか。
ダイエットで・・・
ちょっと遅すぎたか、少
しペースアップしよう
ジョギングです
ね。心拍数に
余裕が有りま
す。スピード
アップ！
携帯情報端末
血糖測定時に・・・
そうそう、インスリンを
うってるから血糖を自己
測定しなきゃ
ちょっとがんばりすぎ
たかな？。
この1週間、体
重減少が急激
です。ダイエット
を控えましょう。
最近血糖を測定
していませんね。
食後2時間なので
血糖を図りましょう
２次指導
（データセンタ利用型
データセンタ利用型）
利用型）
「情報薬」について（APEC2009で発表）
事例３
Information can be medicine!
情報は人を健康にする（薬になる）！
もし適正な情報を適切なタイミングで与えることができれば
旧来の薬（錠剤など）
情報薬
適正な量の投与
適正な情報の投与
血中濃度を介して効果
意識変容と日々の生活習慣を介して効果
効果を測定する方法がある
ITによって効果が測定できるようになった
ITによって効果が測定できるようになった
効果が安定している
効果にはまだばらつきが見られる
副作用がある
副作用がある（過剰なダイエットや運動）
※「情報薬」コンセプトは、札幌医大・辰巳治之教授が提唱
34
2013/2/2
事例３
「行動識別センサー
行動識別センサー」
センサー」の開発により
開発により、
により、
さらなる質
さらなる質の担保と
担保と安全管理
3軸加速度センサー
軸加速度センサー
姿勢と状況の認知
行動カタログの作成
「ポジション情報」
・立っている
・座っている
・寝ている
「行動情報」
・電車で座っている
・エスカレータを上ってる
・自転車に乗っている
＋
「状況情報」
・歩いている、走っている
・乗り物に乗っている
・エレベータ、エスカレータ
20Hzでデータ
20Hzでデータ蓄積
でデータ蓄積・
蓄積・送信
・
・
・
・
事例３
2009年度
2009年度の
年度の実証事業の
実証事業の患者側ネットワーク
患者側ネットワーク
サーバ
インターネット網
インターネット網
ＩＰ
ルーター
（または）
または）
FOMAFOMA-NW
SoftBankSoftBank-NW
FOMA
ホームサーバー
内蔵
ホーム
サーバー
携帯電話
手入力
Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ
血圧計
Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ
体重計
血糖計
行動計
70
35
2013/2/2
事例３
2009年度
2009年度の
年度の実証事業
スマートフォンで携帯
スマートフォンで携帯Web
携帯Web上
Web上にセンサや検査
にセンサや検査の
検査の結果を
結果を自動表示
（e-糖尿病手帳）
糖尿病手帳）
事例３
2009年度
2009年度の
年度の実証事業の
実証事業の成果
－携帯Web
携帯Webアクセス
Webアクセス回数
アクセス回数と
回数と体重増減の
体重増減の相関ー
相関ー
4.0%
3.0%
体重差分（割合）
2.0%
1.0%
y = -0.0003x + 0.004
R² = 0.1403
0.0%
-1.0%
-2.0%
-3.0%
-4.0%
0
20
40
60
80
アクセス回数
36
2013/2/2
2009年度
2009年度の
年度の実証事業の
実証事業の成果－
成果－システム稼動率
システム稼動率ー
稼動率ー
事例３
各測定機器で実証事業中に取得できた情報は以下のとおり
体重
kg
mg/dl
血糖
リコメンデーション通知実績
＋は通知メール１通を表す
患者ＩＤ
患者ＩＤ
時間（日）
mmHg
血圧（
血圧（拡張期）
拡張期）
時間（日）
mmHg
血圧（
血圧（収縮期）
収縮期）
時間（日）
時間（日）
時間（日）
2009年度
2009年度の
年度の実証事業の
実証事業の成果－
成果－ケーススタディー
73
事例３
血圧のモニターにより病態が判明した症例
• 通院時よりも日常の血圧が著しく高くなる
「逆白衣高血圧症」の検出例。入院治療となった
mmHg
血圧（
血圧（収縮期）
収縮期）
時間（日）
74
37
2013/2/2
事例３
2009年度
2009年度の
年度の実証事業の
実証事業の成果－
成果－ケーススタディー
体重モニタによりダイエット状況や健康状況が把握できた
体重
• 様々なパターンが把握でき
た（上、中）
• 体調不良時の体重減少の
把握がリアルタイムで可能
であった（下）
順調ダイエット
順調ダイエット型
ダイエット型
kg
リバウンド型
リバウンド型
kg
異常センサーデータを一定のルールで取り扱う
• 記録・自己閲覧
• 自己・家族へフィードバック
• 疾病管理事務局へフィードバック
• 医師へ緊急通知
体調不良
kg
時間（
時間（日）
事例３
2009年度
2009年度の
年度の実証事業の
実証事業の成果－
成果－情報薬配信ー
情報薬配信ー
・モニター機器測定の情報が一定期間データセンタ
へ入力されない場合に、自動メールで測定を促す
ことによって測定頻度が増した
・前日の運動量や運動種類を基に、自動メールで
運動を奨励することにより、運動量が増した
推薦後の行動の変化量（平均）
メール；昨日はあまり歩
けませんでしたね。20分
を目標に頑張りましょう。
分
↑
速歩
↑
自転車
38
2013/2/2
CYBER-PHYSICAL SYSTEM (CPS)
物理系（現実）と情報系が密接に干渉
し、その結果新しい機能や知識を得る
仕組み
物理系
情報系
個人診療情報
個人の行動
⇒ 個人を仮想的に規定（電子カルテ）
⇒ 行動識別センサ情報
個人の生体情報
個人の症状
⇒ 生体モニター情報
多彩なシミュレーションが可能となる
・行動変容すれば、症状はどう改善するか？
・病名が増えれば、症状はどうなるか？
・潜在的にどんな病気を持っているか？
医療を変える２つの「PS」イノベーション
1つの細胞
医療Big Data
医療を変える？
労働生産性、医療費適正
(Induced pluripotent stem cells) 労働生産性、
化を真剣に考えるよう！
60兆の細胞から成るヒトの
どの臓器にも分化発達
(cyber Physical System)
億単位のデータから一人のヒト
の健康・医療に役立つ情報へ
39
2013/2/2
事例４
国別のGDPとそれぞれの普及率の関係
▲ネット
○固定電話
×携帯電話
普及率（%）
普及率（）
250
普及率（%）
普及率（）
250
1995
200
九州大学経済学篠崎彰彦教授からの引用
2000
200
150
150
100
100
50
50
0
0
0
10,000 20,000
30,000 40,000
50,000
一人あたりGDP（
（購買力平価）
） 60,000 70,000
一人あたり
購買力平価
0
普及率（%）
普及率（）
250
10,000 一人あたりGDP（
20,000 30,000 40,000
50,000）60,000 70,000
（購買力平価）
一人あたり
購買力平価
普及率（%）
普及率（）
250
2005
200
200
150
150
100
100
50
50
2010
0
0
0
0
10,000 20,000
30,000 40,000
50,000
一人あたりGDP（
（購買力平価）
） 60,000 70,000
一人あたり
購買力平価
10,000 20,000
30,000 40,000
50,000） 60,000 70,000
一人あたりGDP（
（購買力平価）
一人あたり
購買力平価
国別の識字率とそれぞれの普及率の関係
▲ネット
○固定電話
×携帯電話
250
普及率（%）
普及率（）
九州大学経済学篠崎彰彦教授からの引用
普及率（%）
普及率（）
250
1995
200
事例４
2000
200
150
150
100
100
50
50
0
0
0
20
識字率（%）
）
識字率（ 60
40
80
100
普及率（%）
普及率（）
250
2005
200
0
20
識字率（%）
40識字率（
）60
80
100
40.0
識字率（%）
）
識字率（ 60.0
80.0
100.0
普及率（%）
普及率（）
250
2010
200
150
150
100
100
50
50
0
0
0.0
20.0
40.0
識字率（%）
）
識字率（ 60.0
80.0
100.0
0.0
20.0
40
2013/2/2
事例４
バングラデシュ医療プロジェクト
バングラデシュは、
BoP（Base of Pyramid）の典型（あるいはLMIC）
医師が少ない（5万人 vs 日本27万人）
公的医療保険がない、そのため医師が失業
無医村だらけ。でも薬局はどこの村にもある
携帯電話網がほぼ完備
BoP
グラミングループ
女性の自立の援助でノーベル平和賞
ソーシャル・ビジネス
医療版グラミンレディを考案中
九州大学は、
グラミングループとすでに連携しており、医療版において連携可能
アシル九大准教授がグラミンの一員でポータブルクリニックを考案
アタッシュケース型ポータブルクリニック構想
事例４
バーコード
リーダ
バーコード
付き名札（
名札（200枚
200枚）
メージャー
身長、
、腹囲、
身長
腹囲、臀囲
血中酸素濃度
脈拍計
血糖計
尿検査紙
（尿蛋白、
尿蛋白、潜血）
潜血）
血圧計
行動計
バッテリー
紙カルテと
ペン
3G通信機器
3G通信機器
アンドロイド端末
アンドロイド端末（
端末（Skypeインストール
Skypeインストール）
インストール）
体重計
素人でも使いやすいデバイスと通信システム（データ入力・参照Webシステム）
データセンタおよび遠隔医療までを含めたサービスが含まれる
41
2013/2/2
バングラデシュにて
事例４
2011年10月
事例４
バングラデシュ；グラミンレディ医療版（地域健診）
アルゴリズムに従って
被験者を階層化
第三者的疾病管理事務局
正常；定期健診
DB
軽症；健診＋パンフレット
中等症；健診＋遠隔医療（遠隔処方）
コールセンター
（医師所属）
トリアージ
重症；健診＋遠隔医療＋通院・入院勧奨
150
50
60
wr si t
20
0
60
20
He a tr Ra t e B( de )
25 0
15
Re s p ri a toi n
5
3 .0
2. 0
S ta tu s ( Be d )
% RH
65
55
27
25
De g C
01 0 2 3
80
dB
60
40
1500
L UX
0 500
0 2 1 5 :0 0
0 2 1 5 :1 0
20 1 5 :2 0
20 1 5 :3 0
20 1 5 :4 0
20 1 5 :5 0
20 1 6 :0 0
20 1 6 :1 0
20 1 6 :2 0
20 1 6 :3 0
20 1 6 :4 0
20 1 6 :5 0
20 1 7 :0 0
tm
i e
05
1 5 0
・コール
・メール
・携帯Web
06
06
2 0
1 5
5
2 .0
1 .0
1 5 0
0 5 0 0
%R H
eD g C
d B
L UX
4 0
6 0
08
1 0 32
2 5
72
5 5
6 5
57
.0
tS tua s B
( de )
3 .0
R se p ari toi n
52 0
H ae tr R ta (e eB )d
0 2 0
w sir t
01 0
H ae tr R tea
非医療職
（グラミン医療レディ）
75
0 .0
（日常・緊急指示）
100
He a tr R ta e
橙・赤階層には、遠隔医療や処方
情報薬配信
.1 0
容易に扱える機器と
ネットワーク
20 51 0:
20 1 :15 0
0 12 :5 02
20 51 0:3
20 1 :45 0
0 12 :5 0
20 61 0:
20 61 :1 0
0 12 :26 0
20 61 0:3
20 61 0:4
0 12 :56 0
0 2 :71 0
tm
i e
情報薬；辰巳治之・札幌医大教授が提唱。
適正なタイミングで適正な情報を渡すと健康
度が上昇する、というコンセプト。医療におけ
るCPSの一つ
42
2013/2/2
バングラデシュの慢性疾患の集団的管理の戦略
バングラデシュの慢性疾患の集団的管理の戦略
事例４
ポータブルクリニックシステム
センサー健
センサー健診
階層化および保健指導（パンフレットによる）
健康
要注意
要医療
緊急医療
Healthcare Field
１次予防
抽出
遠隔医療（遠隔相談＋高血圧症への遠隔処方）
受診
勧奨
２次予防
医療機関での治療
（地域医療保健センター）
Medical
Field
遠隔医療・遠隔処方の継続
３次予防
ICTを用いたイノベーション
用いたイノベーション
Bangladesh Logic v1.0（色分けルール）
事例４
43
2013/2/2
2012年度の実証研究
Registration
and 1st
question
1st Health
checkup
Triage
&
Education
by leaflets
only for
Triage
&
Telemedicine
（1万人）
事例４
Advice & teleprescription &/or
Push to visit at clinic
のみ
（3000人程度）
2か月後
Registration
and 2nd
question
2st Health
checkup
Triage
&
Education
by leaflets
only for
Triage
&
Telemedicine
Advice & teleprescription &/or
Push to visit at clinic
44
2013/2/2
Geographical issues to improve Rural Healthcare
80 KM
60 KM
40 KM
Population: 6.6 millions
(3.4 Urban + 3.2 Rural)
20 KM
Primary Health Center
Sub Center
JRHDT
Biyani’s Academic Institutions
Urban area
Central City
(Population: 3,44,769)
Slide is from Manish Biyani, in Tokyo-U
Bio-ID Project
Phase-I Disease diagnosis in Briefcase
Phase-II on-chip diagnosis
Central Health-care center
Saitama U (Nishigaki-lab)
SMS Medical College (Malhotra-lab)
Akita Prefectual University (Saito-lab)
Life tech Co. Ltd.
Slide is from Manish Biyani, in Tokyo-U
45
2013/2/2
事例４
東日本大震災の後の慢性疾患の特徴
①
②
③
④
⑤
⑥
災害の記憶、災害による傷病や喪失感、寒さ、プライバ
シーが保たれない等のための強いストレスによる慢性疾
患の悪化
栄養学的に問題の大きい食事による慢性疾患の悪化
医療者も被災していることによる医療者の絶対的な不足
避難所や仮設住宅が散在し、かつ交通事情が悪化するこ
とによる医療機関まで/医療機関からのアクセスの悪さ
一般家庭にあるような体重計や体温計さえも存在しない
ことによる体調管理のむずかしさ
携帯電話網は比較的早期に復旧し、使えた
※②～⑥は発展途上国によく類似している
PHR
コールセンター
DB
情報薬配信
（日常・
日常・緊急指示）
緊急指示）
患者
モニタリング・コール
・メール
容易な設置/通信・携帯Web
スマートフォン
処方箋発行
メンタルヘルスケアにも対応
60
20
25
% RH
0 500
L UX
1500
40
60
dB
80
01 0 2 3
De g C
27
55
65
75
0 .0
S ta tu s ( Be d )
3 .0
5
Re s p ri a toi n
25 0
He a tr Ra t e B( de )
0
20
wr si t
行動計
60
100
He a tr R ta e
血糖計
被災地以外の専門医
などによる遠隔支援
医師不足に対応
150
脈拍計
位置計
遠隔医療
50
内服薬の配送
・センサ管理
・センサ管理のみ
管理のみ
・遠隔診療
・訪問診療
・緊急搬送
15
避難所や仮設住宅
でケアを受けられる
保健医療CPS
保健医療CPSセンタ
CPSセンタ
（診療情報とセンサ
診療情報とセンサ情報
とセンサ情報の
情報の融合）
融合）
2. 0
電子化個人健康
情報活用基盤
個別の
個別の医療
必要性をアルゴ
必要性をアルゴ
リズムで判断
リズムで判断
.1 0
（将来）
事例４
第三者的疾病管理事務局
クラウドなど
0 2 1 5 :0 0
0 2 1 5 :1 0
20 1 5 :2 0
20 1 5 :3 0
20 1 5 :4 0
20 1 5 :5 0
20 1 6 :0 0
20 1 6 :1 0
20 1 6 :2 0
20 1 6 :3 0
20 1 6 :4 0
20 1 6 :5 0
20 1 7 :0 0
tm
i e
テレビ（
テレビ（地デジ）
デジ）
血圧計
体重計
避難所の高齢者や慢性疾患などの高リスク者
46
2013/2/2
合併症既発症者に対する在宅３次予防（重症合併症予防）プロジェクト
事例４
第三者的疾病管理事務局
第三者的疾病管理事務局
DB
コールセン
ター
診療情報
診療情報とセンサ
情報とセンサ情報
とセンサ情報の
情報の融合
情報薬配信
患者
モニタリング
（日常・
日常・緊急指示）
緊急指示）
・コール
・メール
・携帯Web
連携コーディネート
診療支援
脈拍計
位置計
血糖計
スマートフォン
専門医
かかりつけ医
行動計
テレビ（
テレビ（地デジ）
デジ）
血圧計
体重計
合併症を持つ高リスクの在宅患者
介護事業者
日本が
日本が成功した
成功した手法
した手法は
手法は海外へ
海外へ売れる
「精度管理」は日本の得意技
アルゴリズム化、ルール化すれば翻訳するだけでOK
世界（特に中国）が日本の高齢化を後追いしている
福岡市130万人、九州1300万人、東京1300万人
日本1.3億人、中国・インド13億人
リバースイノベーション（イノベーションの逆輸入）が日本を進化させる
47
2013/2/2
まとめ
歴史上初めての
歴史上初めての「
めての「少子高齢状況」
少子高齢状況」に日本は
日本は先頭で
先頭で突入
生活習慣病は
生活習慣病は、労働生産性の
労働生産性の低下を
低下を助長
爆発状態の
爆発状態の情報社会
様々な
様々な方法論と
方法論と意識改革（
意識改革（文化創造）
文化創造）を兼ね備えた社会
えた社会イノ
社会イノ
ベーションが必要
ベーションが必要
行政主導の
行政主導の多くのプロジェクトが始
くのプロジェクトが始まった
「災い転じて福
じて福となす」
となす」・・・Big
・・・Big Dataを
Dataを用いた医療
いた医療の
管理、
医療の管理、
患者/
患者/国民の
国民の意識改革、
意識改革、医療費用対効果向上へ
医療費用対効果向上へ
48

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