本研究は、複数の施設・団体から退院サマリーや症例報告を電子的に抽出し、テキストマイニング技術によって共通の文書ベクトル空間を構築し、疾患の自動判定や類似症例の検索を初めとした様々な応用を可能とする大型データベースの構築を目的とする。
地域あるいは疾患によってサマリーの記載内容には違いがある。同一施設内の比較で検出された差異が他の施設でも同様に検出された場合は疾患による違いの影響が強く、いくつかの施設に限定される場合は施設の特性による影響が強く、単一施設に限定される場合は個別の要因による影響が強いと判断できる。多施設のデータを集積することで疾患としての全体像を提供し、それと自施設との差異を明らかにして自らの特徴を知ることで、医療の品質管理や研修医の指導にも活用できる。将来的には全国の主要病院における症例検索を可能にするなど大きく臨床医学に貢献できることが期待できる。
※当院では、既に病院情報システムに保存されている退院サマリーを利用するため、被験者全員から事前にインフォームド・コンセントを得ることは事実上不可能となります。研究開始後に、自身の退院サマリーデータ利用に対し同意撤回される場合は下記までご連絡ください。ただし、データを連結不可能匿名化し単語レベルに抽出したのちは、その情報のみを解析対象から除外することはできませんので、その点をご了承ください。
同意撤回に関するお問い合わせ先：大阪大学医学部附属病院医療情報部・教授松村泰志（06-6879-5900）