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総説
脳卒中領域のビッグデータとAI活用
著者： 西村邦宏1
所属機関： 1国立循環器病研究センター予防医学・疫学情報部
ページ範囲：P.240 - P.253
文献購入ページに移動Ⅰ はじめに
近年，欧米でAHA（American Heart Association）/ASA（American Stroke Association）の脳卒中に関する登録データベースであるGWTG（Get With The Guidelines）の登録件数が500万例を超えるなど，大規模臨床登録データベースに基づくビッグデータを活用した研究が盛んになっている．欧米においては，従来の死亡率などとともに，各疾患において標準的治療をどの程度行っているかなどを定めたプロセス指標の検討を行うことが多くなっている．また，施設における必要設備，スタッフ数，診療を行う最低必要症例数などを定めたストラクチャー指標などを検討することも多い．これは，一般に大学病院，専門施設の中でも高度の医療水準をもつ施設にはより重症患者が多く集まるため，死亡率のみにより評価すると死亡率の低い症例をみる一次施設の成績がよくなることが多いことが知られるようになってきたためである．これらの指標は一般にquality indicator（QI）と呼ばれるが，ACC（American College of Cardiology）/AHA non ST-elevation myocardial infarction（STEMI）performance measureなどが欧米では一般的に検討され，年次推移が公表されている．
本稿では，2021年度の日本脳神経外科学会学術総会のシンポジウムで発表した内容を中心として，脳外科疾患におけるビッグデータ活用事例とその活用および将来の展望について述べる．
近年，欧米でAHA（American Heart Association）/ASA（American Stroke Association）の脳卒中に関する登録データベースであるGWTG（Get With The Guidelines）の登録件数が500万例を超えるなど，大規模臨床登録データベースに基づくビッグデータを活用した研究が盛んになっている．欧米においては，従来の死亡率などとともに，各疾患において標準的治療をどの程度行っているかなどを定めたプロセス指標の検討を行うことが多くなっている．また，施設における必要設備，スタッフ数，診療を行う最低必要症例数などを定めたストラクチャー指標などを検討することも多い．これは，一般に大学病院，専門施設の中でも高度の医療水準をもつ施設にはより重症患者が多く集まるため，死亡率のみにより評価すると死亡率の低い症例をみる一次施設の成績がよくなることが多いことが知られるようになってきたためである．これらの指標は一般にquality indicator（QI）と呼ばれるが，ACC（American College of Cardiology）/AHA non ST-elevation myocardial infarction（STEMI）performance measureなどが欧米では一般的に検討され，年次推移が公表されている．
本稿では，2021年度の日本脳神経外科学会学術総会のシンポジウムで発表した内容を中心として，脳外科疾患におけるビッグデータ活用事例とその活用および将来の展望について述べる．
参考文献
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